TensorRT深度学习模型部署实战指南

"深度学习-TensorRT模型部署实战课程旨在教授如何高效地部署深度学习模型，特别是使用TensorRT进行优化。课程分为四个部分，涵盖CUDA驱动API和运行时API的使用，TensorRT的基础和高级应用。课程内容包括CUDA编程、ONNX模型解析、int8量化、插件开发以及各种实际项目案例。" 课程的第一部分专注于CUDA驱动API，讲解了如何使用这些API，处理错误，管理上下文，以及理解其在CUDA开发中的作用。这部分还涵盖了CUDA的开发最佳实践，帮助学员建立扎实的CUDA编程基础。 第二部分深入到CUDA运行时API，强调简洁和实用，教授如何编写核函数以加速模型预处理，如图像的仿射变换。此外，还涉及yolov5的后处理优化及共享内存的使用，进一步提升计算效率。 第三部分进入TensorRT的核心知识，包括模型编译和推理流程。学员将学习如何利用ONNX解析器，理解ONNX模型结构并进行修改。此外，还会涉及int8量化，这是为了在保持性能的同时减小模型大小，以及动态shape的应用，使得模型能适应不同输入尺寸。 第四部分是TensorRT的高级应用，通过一系列项目案例，如分类、目标检测、姿态估计等，来提升学员的实际操作能力。这部分还将探讨深度学习所需的封装技术、多线程技术以及框架设计，使学员能够应对复杂的部署场景。 在实践中，课程提到了如何在Jetson Xavier NX上安装trtexec，并将其添加到环境变量，以便进行模型转换工作。使用trtexec可以方便地查看支持的参数，并进行ONNX模型到TensorRT引擎的转换。转换成功后，可以通过trtexec进行模型验证，确保推理的正确性。 这个深度学习-TensorRT模型部署实战课程全面覆盖了从CUDA编程到TensorRT优化的各个环节，对于想要在嵌入式设备或高性能计算平台部署深度学习模型的开发者来说，是一份宝贵的资源。通过学习，学员不仅可以掌握理论知识，还能获得实际操作的经验，提升模型部署的效率和性能。