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TensorRT

优化深度学习推理的开源平台

TensorRTNVIDIAONNXCUDADockerGithub开源项目

NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码，展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分，并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件，并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。

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介绍相关项目
onnx - 一个为 AI 开发人员提供支持的开放生态系统
AI模型GithubONNX开源项目推理机器学习深度学习
ONNX是一个开放生态系统，提供AI模型的开源格式，支持深度学习和传统机器学习。通过定义可扩展的计算图模型和内置操作符及标准数据类型，ONNX增强了不同框架间的互操作性，加速了从研究到生产的转化。ONNX广泛支持各种工具和硬件，助力AI社区快速创新。了解ONNX的文档、教程和预训练模型，加入社区，共同推动ONNX的发展。
VSGAN-tensorrt-docker - 基于TensorRT的视频超分辨率和帧插值加速方案
GithubTensorRT帧插值开源项目深度学习加速视频处理超分辨率
该项目利用TensorRT加速视频超分辨率和帧插值模型，致力于提供最快的推理速度。支持Rife、RealCUGAN、GMFupSS等多种模型架构，同时提供CUDA和TensorRT版本。项目集成了自动去重、镜头边界检测等功能，并支持多GPU。通过Docker，可以方便地部署和使用这些高性能模型。
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。
tensorflow - 开源机器学习平台的最新发展
APIGithubTensorFlow开源平台开源项目机器学习神经网络
TensorFlow是一个开源的机器学习平台，拥有完整的工具和资源生态系统。它由Google Brain团队开发，提供Python和C++的API支持，适应多种研究和应用需求。用户可以参照官方文档进行安装，包括使用pip、Docker以及从源码构建等方法。TensorFlow定期更新以提升性能和安全性。
NVIDIA - GPU加速计算和AI技术的全球创新者
AIAI工具GPUNVIDIA数据中心深度学习
NVIDIA是GPU加速计算技术的开创者,推动了AI、高性能计算、图形设计等领域的创新。公司提供全面的硬件、软件和云服务解决方案,支持各行业数字化转型。NVIDIA技术广泛应用于游戏、设计、数据中心和边缘计算,助力解决复杂挑战,以AI和数字孪生技术推动产业变革。
YOLOv8-TensorRT-CPP - 用C++和TensorRT实现高效的YOLOv8模型推理
CPPGithubTensorRTYOLOv8开源项目深度学习目标检测
本文介绍了如何使用TensorRT的C++ API实现YOLOv8模型的推理，支持目标检测、语义分割和身体姿态估计，包括系统要求、安装步骤、模型转换和项目构建方法。内容中强调了在GPU上运行推理的注意事项和性能基准测试，提供了从PyTorch到ONNX模型转换的详细步骤，是开发计算机视觉应用的参考资料。
onnx - 跨平台开源机器学习模型交换格式
GithubGlobal Corporation人工智能企业安全开源项目社交媒体跨平台应用
ONNX是一种开放的机器学习模型表示格式，支持跨框架模型互操作。它定义了统一的模型表示方式，实现不同AI框架间的模型转换。ONNX简化模型部署过程，提升AI应用效率。作为行业标准，ONNX促进AI生态系统发展，为开发者和企业带来更多可能性。
TNN - 轻量级、高效能、多平台支持的开源深度学习框架
GithubTNN人工智能开源项目性能优化模型转换跨平台
TNN，腾讯优图实验室开源的神经网络推理框架，提供针对移动设备和X86/NV GPUs的高效性能优化。该框架已被QQ、微视等多款应用使用，并支持各大平台包括TensorFlow、Pytorch、MxNet。
openvino_notebooks - 深度学习推理优化的交互式Jupyter Notebooks
API优化GithubJupyter NotebooksOpenVINOPython开源项目深度学习推理
本项目提供了一系列可执行的Jupyter Notebooks，用于学习和实验OpenVINO™工具包。用户可以通过这些Notebooks了解OpenVINO的基础知识，并学习如何使用API进行优化的深度学习推理。支持多平台运行，包括本地、云端和Docker容器，提供详细的安装指南、系统需求及常见问题解答，全面辅助开发者使用OpenVINO™。
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。
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