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TensorRT 加速深度学习模型详解-

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  • 课程简介和TensorRT简介

    • 课程简介
    • 1-1 TensorRT Linux 环境配置
    • 1-2 TRT简介和目录功能介绍

  • 推理引擎的开发

    • 2-1 创建推理引擎工程
    • 2-2 推理库辅助函数讲解
    • 2-3 定义推理引擎类接口
    • 2-4 LoadCudaEngine函数的实现
    • 2-5 打开和释放模型接口实现
    • 2-6 获取模型信息函数实现
    • 2-7 推理引擎的输入函数实现
    • 2-8 推理函数Infer的代码实现
    • 2-9 推理引擎输出函数实现
    • 2-10推理库内部接口函数的实现

  • 小试牛刀-python转换TRT并测试推理引擎

    • 3-1 python-ssd2trt环境搭建及准备工作
    • 3-2 SSD-TF2TRT转换(python)(1)
    • 3-3 SSD-TF2TRT转换(python)(2)
    • 3-4 SSD-TF2TRT转换(python)(3)
    • 3-5SSD-TF2TRT转换(python)(4)
    • 3-6SSD-TF2TRT测试(python)(5)
    • 3-7SSD-TF2TRT测试(c++)(6)

  • 统一转换工具的开发

    • 4-1 MyUniTrtConvert 介绍和工程的建立
    • 4-2 读取配置文件
    • 4-3 创建模型转换类接口
    • 4-4 模型转换主函数build代码编写
    • 4-5 ConstructNetWork函数的编写(1)
    • 4-6 ConstructNetWork函数的编写(2)
    • 4-7 SaveEngine函数的编写
    • 4-8 统一转换工具的测试

  • 推理引擎的优化

    • 5-1 升级推理引擎库到TRT7.2.1
    • 5-2 推理引擎的性能分析
    • 5-3 优化推理引擎-增加成员函数和变量原型
    • 5-4 优化推理引擎-处理缺少BatchSize维度的情况
    • 5-5 优化推理引擎-分配和释放显存
    • 5-6 推理引擎优化-处理显存和主存输入的不同情况
    • 5-7 优化推理引擎-处理输入V2
    • 5-8 优化推理引擎-优化输出函数
    • 5-9 优化推理引擎-inferV2的实现
    • 5-10 推理引擎优化-处理动态batch和缺少batchsize的情况
    • 5-11推理引擎优化-调试和测试

  • 关于Int8量化

    • 6-1 Int8量化--准备量化数据
    • 6-2 Int8量化--代码解读和测试
    • 6-3 Int8量化--量化表的解读和工具共享
    • 6-4 Int8量化--配置不同的量化算法

  • 关于windows版本的移植说明

    • 如何移植到windows版本上

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