TensorRT学习资料汇总 - 高性能深度学习推理SDK

Ray

TensorRT

TensorRT简介

TensorRT是NVIDIA开发的高性能深度学习推理SDK,专为在NVIDIA GPU上进行高效推理而设计。它可以优化神经网络模型,生成高度优化的运行时引擎,从而大幅提升推理性能和吞吐量。

官方资源

GitHub仓库

TensorRT的开源组件托管在GitHub上:

https://github.com/NVIDIA/TensorRT

该仓库包含:

  • TensorRT插件源代码
  • ONNX解析器
  • 示例应用程序
  • 构建脚本

可以通过以下命令克隆仓库:

git clone -b main https://github.com/nvidia/TensorRT
cd TensorRT
git submodule update --init --recursive

安装TensorRT

TensorRT提供了预构建的Python包,可以通过pip轻松安装:

pip install tensorrt

也可以从NVIDIA开发者官网下载对应版本的TensorRT安装包。

示例代码

TensorRT GitHub仓库的samples目录包含了丰富的示例代码,涵盖了常见的使用场景:

  • 基础用法示例
  • 自定义层插件
  • INT8量化
  • 动态shape处理
  • 等等

建议通过学习这些示例来熟悉TensorRT的API和最佳实践。

性能优化

要充分发挥TensorRT的性能,可以参考以下资源:

社区资源

进阶学习

掌握基础后,可以进一步学习:

  • 自定义TensorRT插件开发
  • TensorRT与其他框架(如TensorFlow、PyTorch)的集成
  • 在边缘设备上部署TensorRT模型

希望这个资料汇总能帮助您快速入门并深入学习TensorRT。如果您在学习过程中有任何问题,欢迎在社区中交流讨论。

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