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Tensor RT学习笔记(二)

关键概念:网络定义:网络定义由一系列层和一组张量组成;层:每一层从一组输入张量计算一组输出张量。 图层具有参数,例如卷积大小,跨度和卷积滤波器权重。张量:张量既可以是网络的输入,也可以是图层的输出。 张量具有指定其精度的数据类型,例如16位和32位浮点数以及三个维度,例如通道,宽度和高度。 输入张量的尺寸由应用程序定义,输出张量由构建器推断。 支持的维度是N(P_1 P_2 ...)CHW,其中P_1,P_2等是索引维度。 张量总共可以有最多Dims :: MAX_DIMENSIONS个维度,其中该常量设置为8。每个图层和张量都有一个名称,在分析或读取TensorRT构建日志时非常有用。使用NvCaffeParser时,张量和图层名称将从NVCaffe原型文件中获取。TensorRT API:TensorRT API允许开发人员导入,校准,生成和部署优化的网络。 网络可以直接从NVCaffe或通过UFF格式从其他框架导入。 它们也可以通过实例化各个图层并直接设置参数和权重来以编程方式创建。除了C ++中的主要API之外。 TensorRT包含TensorRT python API绑定。...

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