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torch2trt

PyTorch模型转TensorRT加速工具

torch2trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT的开源工具。它基于TensorRT Python API开发,具有简单易用和灵活可扩展的特点。用户通过单个函数调用即可完成模型转换,还支持自定义层转换器。该工具适配多种常用模型,并提供模型保存和加载功能。torch2trt能显著提升NVIDIA设备上的模型推理性能,适用于PyTorch模型推理加速场景。

YOLOv8-TensorRT - 通过TensorRT加速YOLOv8模型,提供在CUDA环境下的快速部署和推理解决方案
CUDAGithubONNXPyTorchTensorRTYOLOv8开源项目
本项目通过TensorRT加速YOLOv8模型,提供在CUDA环境下的快速部署和高效推理解决方案。包括环境准备、模型导出、引擎构建和多种推理方法,支持Python和C++语言。特性涵盖ONNX模型导出、端到端引擎构建和模型推理,适用于图像和视频的不同输入源。支持Jetson设备,并附有详细的文档和脚本,便于操作,提升深度学习应用性能。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台,基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求,易于使用和扩展,还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成,是进行深度学习和AI研究的理想工具。
onnx2tf - ONNX文件转换工具,支持TensorFlow、TFLite和Keras格式
GithubKerasONNXTensorFlowonnx2tf开源项目模型转换
onnx2tf工具解决了在onnx-tensorflow中大规模转置推测的问题,支持将ONNX文件从NCHW转换为TensorFlow、TFLite和Keras的NHWC格式。工具每日进行优化和修复,如遇问题建议尝试旧版本或等待最新更新。该工具兼容PyTorch生成的ONNX模型,支持多种层类型并可与TensorFlow/Keras/TFLite无缝集成。详细的环境配置和使用指南适用于Linux和Windows。
jetson-inference - 深度学习部署与实时视觉识别
GithubNVIDIA JetsonPyTorchTensorRT实时视觉开源项目深度学习
NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理和实时视觉处理库。使用TensorRT优化GPU网络运行,支持C++和Python, 以及PyTorch模型训练。功能包括图像分类、物体检测、语义分割等,适用于多种应用场景,如实时摄像头流和WebRTC网络应用。
TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具
AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目
TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎,支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术,如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant,以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型,可根据需求进行修改和扩展。
PaddleOCR2Pytorch - 开源工具实现PaddleOCR模型向PyTorch框架的转换
GithubOCR系统PaddleOCR多语言识别开源项目文本检测文本识别
PaddleOCR2Pytorch是一个开源项目,致力于将PaddleOCR模型转换为PyTorch框架可用的版本。项目支持多种OCR算法,涵盖文本检测、方向分类和文本识别,同时提供丰富的预训练模型。它不仅使PyTorch用户能够便捷使用PaddleOCR的优质模型,还为跨深度学习框架的模型转换提供了实用参考。
tensorflow-onnx - 将TensorFlow(包括tf-1.x和tf-2.x)、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式的工具
GithubKerasONNXPythonTensorFlowtf2onnx开源项目
该工具支持将TensorFlow(包括tf-1.x和tf-2.x)、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式,支持命令行和Python API操作。兼容Windows和Linux操作系统,支持Python 3.7至3.10,以及多种ONNX opset(从opset 14至opset 18)和TensorFlow版本。提供详细的安装步骤、转换指南和常见问题解决方案,全面支持saved model、checkpoint和graphdef等多种模型格式。
Paddle2ONNX - 将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式的开源工具
GithubONNXPaddle2ONNXPaddlePaddle开源项目推理引擎模型转换
Paddle2ONNX 是一个开源工具,用于将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式,使模型能够部署到多种ONNX支持的推理引擎如TensorRT、OpenVINO等。Paddle2ONNX不依赖其他组件,只需通过pip安装即可使用。它提供命令行接口和多种参数选项,支持模型优化与量化,适用于不同的部署需求。了解如何安装、使用及优化Paddle模型到ONNX格式,提升部署效率与性能。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
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