caffe ssd網路模型 tensorRT加速

2021-09-22 20:06:32 字數 612 閱讀 2172

tensorrt加速caffe模型的部署

一、簡介及其tensorrt加速原理

在計算資源並不豐富的嵌入式裝置上,tensorrt之所以能加速神經網路的的推斷主要得益於兩點。首先是tensorrt支援int8和fp16的計算,通過在減少計算量和保持精度之間達到乙個理想的trade-off,達到加速推斷的目的。

更為重要的是tensorrt對於網路結構進行了重構和優化,主要體現在一下幾個方面。

圖 2

圖 3

二、改寫deploy.prototxt

將deploy.prototxt檔名改寫為deploy_plugin.prototxt

三、完成自定義層的**

tensorrt的使用

四、需要注意的地方

Caffe SSD訓練模型錯誤集錦及相關解決方法

import caffe traceback most recent call last file line 1,in file caffe init.py line 1,in from pycaffe import net,sgdsolver,nesterovsolver,adagradsolve...

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