遂決定利用TensortRT加速模型推理。exportを開発中なので、決まり。importをサポートし始めたし。importをサポート。このとき、ONNX形式のネットワークモデルで、TensorRTが対応していないレイヤが使われていた場合、RuntimeErrorとして、レイヤのONNX上での名称が出力されます。TensorRTが対応しているレイヤに関しては、公式ドキュメントなどで確認できます。ONNX-TensorRT。ONNX-TensorRT。3,opset版本是9。onnx-tensorrt。模型导出为ONNX后可直接被TensorRT解析,只需使用下面的Python脚本进行转换。TensorRTの推論がスゴいという話なので勉強した。モデルはonnx-chainerを使ってchainerから作成したONNX形式のVGG16モデルを用いる。TensorRTのサンプルが難しく理解するのに時間を要した。有望在GPU上跑到200fps以上,当然也将开源。使用C++在TensorRT上部署ONNX模型。TensorRT提供的优化,从而基于GPU交付最高性能。このとき、ONNX形式のネットワークモデルで、TensorRTが対応していないレイヤが使われていた場合、RuntimeErrorとして、レイヤのONNX上での名称が出力されます。TensorRTが対応しているレイヤに関しては、公式ドキュメントなどで確認できます。3,opset版本是9。onnx-tensorrt。遂決定利用TensortRT加速模型推理。