alphapose tensorrt

Alphapose TensorRT是将Alphapose库与TensorRT结合使用的一种方法。首先，您需要将Alphapose库进行模型部署，可以参考引用中的步骤。在这个过程中，您需要使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型转换为onnx模型，该函数的用法可以参考引用中的说明。在将模型加载到TensorRT之前，您还需要加载权重，可以使用torch.load函数加载权重文件，如引用中所示。一旦您完成了这些步骤，就可以将Alphapose与TensorRT一起使用了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [2021-07-08 Alphapose_TRT和YOLOV5_TRT部署](https://blog.csdn.net/aqwy1996822/article/details/118569397)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [使用TensorRT对AlphaPose模型进行加速](https://blog.csdn.net/qq_38316300/article/details/116481099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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