原创 Faceswap開發(一) GAN網絡的基本瞭解
來自 Github上 作者 shaoanlu 鏈接: https://github.com/shaoanlu/faceswap-GAN 最近在研究Faceswap,隨之就一定要了解GAN網絡在工程中的使用原
原创 pytorch->onnx->trt 踩坑記錄
ERROR: ModelImporter.cpp:296 In function importModel: [5] Assertion failed: tensors.count(input_name) 問題原因: pytorc
原创 SegDecNet的多GPU數據同步訓練 代碼改動記錄
論文:Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection 環境:python3.5, cuda10 ,cudnn7.6 , tensorfl
原创 ubuntu16.04+cuda9.2+tensorflow-gpu1.8.0+torch1.3.0 問題記錄
遇到的問題1.顯卡驅動顯示正常,但是pytorch和tensorflow-gpu都顯示無法尋找到顯卡設備問題:問題解決: 1.顯卡驅動顯示正常,但是pytorch和tensorflow-gpu都顯示無法尋找到顯卡設備 問題: n
原创 TensorRT安裝 & 環境配置
TensorRT安裝&環境配置 環境: ubuntu14.04, Tesla P4, Python3.4, Cuda8.0, Cudnn7.1.3 概述: 從裝有Ubuntu14.04和Python3.4的服務器上實現環境的配置。
原创 TensorRT 5.1.5.0入門 Pytorch & ONNX
目錄TensorRT中的pytorchDeveloper Guide中的pytorchnetwork_api_pytorch示例demodemo介紹demo流程demo總結TensorRT中的ONNXDeveloper Guide
原创 TensorRT5.1.5.0入門 自定義層 IPlugin & IPluginV2的對比(C++)
最近研究 TensorRT的自定義層,嘗試的使用了自定義的FC層FC層和Upsample層Upsample層之後,重新回去看開發者手冊,在此記錄。 自己的理解,TensorRT的自定義層機制是有兩個方法的,一種基於基類IPlu
原创 TensorRT5.1.5.0 實踐 Pytorch2Onnx ,Onnx2TensorRT(python)
TensorRT5.1.5.x的關於onnx的demo只有兩個,一個是c++的introductory_parser_samples,一個是python的Object Detection With The ONNX TensorR
原创 tensorRT 5.1.5.0 工作總結
目錄第一章 產品介紹第二章 工作時間線第一週 6.11-6.16第二週 6.17-6.23第三週 6.24-6.30第四周 7.1-7.7第五週 7.8-7.14第六週 7.15-7.21第七週 7.22-7.28第八週 7.29
原创 TensorRT5.1.5.0 實踐 Doinference過程的探究(python)
. 找了個時間研究一下下python下,到底是怎麼實現doinference的。 第一次接觸tensorRT的時候,主頁上就寫了tensorRT是通過輸入某種框架產生的模型及其weights,就可以進行 優化生成一個en
原创 python面試積累: 貝殼找房“採木頭,鋸子、斧頭”問題
鋸子和斧頭輪流砍樹問題: 第一行輸入樹的個數 n, 接下來的 n 行,每行分別輸入三個數 a、b、c,分別代表用鋸子和斧頭砍該棵樹的時間,以及換工具砍樹所需要的時間。現在手上是斧頭,問看完這些樹,最短需要多長時間。 輸入: 3
原创 TensorRT5.1.5.0 實踐 onnx-TensorRT的自定義op
文章目錄pytoch 轉 onnx 過程中擴展自定義op流程細節學習自定義pytorch的op加入symboliconnx 轉 tensorRT 過程中擴展自定義op流程細節學習對自定義op:InstanceNormalizati
原创 TensorRT5.1.5.0實踐 基於IPluginV2類的自定義層的用法
爲了尋找更便捷的使用自定義層的方法,我把關注點放在了IPluginV2類上。 因爲IPluginV2的方法在Developer Guide上敘述的不多,僅僅有一個地方做了詳細描述,也就是4.1Adding Custom Layer
原创 TensorRT5.1入門 sampleSSD
1.PPM格式圖像 知識來源:PPM文件格式詳解(侵刪,用作學習積累) PPM(Portable Pixmap Format)是源自PBM(位圖bitmap,僅有黑與白,沒有灰)和PGM(grayscale map,灰度圖),
原创 TensorRT5.1實踐 自定義的Upsample層的方法
公司需求:跑通模型並輸出前饋時間。 本文內容:修改官方提供的trtexec(用於前饋時間基準測試的demo),尋找、修改自定義的upsample層,把該層嵌入到trtexec中,然後輸入工程的網絡結構,返回前饋時間。 接到的網絡,