语义分割, 模型部署课程问题

有没有 语义分割, 模型部署+tensorRT的原理及实战课程? 什么时候可以更新?

• 请看👉 ：较为详细的记录总结TensorRT的python接口的使用，环境配置，模型转换和静态动态模型推理
• 除此之外, 这篇博客: tensorRT相关问题中的 相同机器，运行同一个程序，前后两次运行结果不一致？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 关于tensorRT中遇到的几个问题

  程序运行中出现随机现象，比如变量随机初始化。

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  根据参考资料和问题内容，可以了解到以下信息：

  1. TensorRT是由NVIDIA发布的深度学习推理框架，用于在NVIDIA GPU上运行深度学习推理。
  2. TensorRT可以对深度学习模型进行优化，提供量化感知训练和离线量化功能，并支持INT8和FP16两种优化模式。
  3. TensorRT的部署流程包括网络定义、Builder配置和Engine生成等步骤。
  4. TensorRT可以序列化和反序列化Engine，以便下次直接执行Inference而无需重新生成Engine。
  5. TensorRT可以显著加速模型推理，通常比使用常用深度学习框架进行部署要快5-20倍左右。
  6. TensorRT不支持CPU加速，但可以尝试使用libtorch进行CPU部署加速。

  根据以上信息，我们可以给出以下解决方案：

  1. 关于语义分割模型部署与TensorRT的原理和实战课程的教学资料，可以参考以下文章和专栏：

  2. YOLOX（PyTorch）模型转TensorRT之运行推理

  3. YOLOv4模型转化 | Darknet2TensorRT完美运行 | yolov4 TensorRT推理
  4. 基于TensorRT推理框架yolov5模型转化 | CUDA 11.2 + TensorRT-8完美运行 | INT8和USE_FP16时间性能对比 | 详细步骤记录
  5. 基于TensorRT推理框架CRNN模型转化 | TensorRT模型转换

  6. Getting Started with TensorRTx之Run lenet5 | TensorRT示例

  7. 关于更新计划，无法确定具体的更新计划，建议保持关注相关技术论坛、社区和官方网站，以获取最新的课程更新信息。

  希望以上信息对您有所帮助，如果还有其他问题，请随时提问。