TensorRT_Tutorial

深度学习推理加速实践指南

TensorRT 深度学习 GPU加速 INT8量化性能优化 Github 开源项目

TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库，提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例，覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧，为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。

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介绍相关项目

notebooks - 使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程

DETRGPT-4 VisionGithubRoboflowYOLO开源项目计算机视觉

提供详尽的计算机视觉教程，包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型，以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。

Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南

GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习

这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源，提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导，为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业，都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。

learning-to-learn - TensorFlow和Sonnet在深度学习中的训练和评估优化指南

GithubSonnetTensorFlow优化器开源项目训练评估

了解如何使用TensorFlow和Sonnet在MNIST和CIFAR10等数据集上进行模型训练和评估。本文详细说明了命令行参数，涵盖了训练和评估的步骤，并介绍了从简单二次函数到复杂卷积神经网络的不同问题解决方案。掌握这些方法，可以实现自定义优化器并提高模型性能。

MatmulTutorial - CUDA矩阵乘法内核设计与性能优化实例

CUDAGPU性能优化GithubMLIRMatMulTensorOp开源项目

MatmulTutorial项目展示了CUDA矩阵乘法的多种高性能实现,包括自定义、CuBLAS和CUTLASS等。项目通过详细的性能对比,帮助CUDA初学者理解内核设计优化。在A100 GPU上,项目实现比Relay+CUTLASS平均快1.73倍,与CuBLAS性能相当。项目还研究了MLIR生成CUDA内核,性能达到手写内核的86%。

TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库

GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习

TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库，为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层，简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特，结合了高性能与灵活性，支持多种后端和硬件，并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业，如谷歌、微软、阿里巴巴等。

tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架

C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习

Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。

training_extensions - OpenVINO框架助力快速训练和部署计算机视觉模型

GithubOpenVINO开源项目模型训练深度学习计算机视觉迁移学习

OpenVINO Training Extensions是一个专注计算机视觉的低代码迁移学习框架。它基于PyTorch和OpenVINO工具包开发,提供简洁API和CLI命令,支持分类、检测、分割等多种任务的模型训练、推理和部署。该框架具备自动配置、分布式训练、混合精度等功能,可快速构建高效准确的视觉AI模型。

yolov5-deepsort-tensorrt - 基于YOLOv5和DeepSORT的Jetson设备目标跟踪系统

DeepSortGithubJetsonTensorRTYolov5开源项目目标跟踪

这个项目是YOLOv5和DeepSORT算法在Jetson设备上的C++实现，针对Jetson Xavier NX和Jetson Nano进行了优化。系统能够高效跟踪多个人头目标，在Jetson Xavier NX上处理70多个目标时可达到10 FPS。项目包含环境配置、模型生成和运行指南，支持自定义模型，并提供了不同YOLOv5版本的兼容性说明。适合需要在边缘设备上进行高性能目标跟踪的应用场景。

ComfyUI_stable_fast - 整合了stable-fast和TensorRT技术，旨在提高AI图像生成的速度和效率

AI绘图ComfyUIGithubTensorRTstable-fast开源项目性能优化

ComfyUI_stable_fast是一个实验性项目，整合了stable-fast和TensorRT技术，旨在提高AI图像生成的速度和效率。该项目支持SD1.5、SDXL和SSD-1B等主流模型，兼容Lora和ControlNet功能。通过性能优化和灵活配置，用户可根据硬件条件选择最佳运行方式，实现更快速的AI图像生成。

a-PyTorch-Tutorial-to-Transformers - PyTorch实现Transformer模型的详细教程与实践指南

GithubPyTorchTransformer开源项目机器翻译注意力机制编码器-解码器架构

本项目提供了一个基于PyTorch的Transformer模型实现教程。教程深入讲解了Transformer的核心概念,如多头注意力机制和编码器-解码器架构,并以机器翻译为例展示应用。内容涵盖模型实现、训练、推理和评估等环节,适合想要深入理解和应用Transformer技术的学习者。

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