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f5bbd103
编写于
8月 26, 2022
作者:
G
Guanghua Yu
提交者:
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8月 26, 2022
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update yolo tensorrt docs
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2cabaccf
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并排
Showing
1 changed file
with
6 addition
and
2 deletion
+6
-2
example/auto_compression/pytorch_yolo_series/TensorRT/README.md
...e/auto_compression/pytorch_yolo_series/TensorRT/README.md
+6
-2
未找到文件。
example/auto_compression/pytorch_yolo_series/TensorRT/README.md
浏览文件 @
f5bbd103
# TensorRT Python预测
# TensorRT Python预测
### 环境要求
-
TensorRT 8.0以上
### 验证COCO mAP
### 验证COCO mAP
-FP16
-
FP16
```
shell
```
shell
python trt_eval.py
--onnx_model_file
=
yolov7_tiny_quant_onnx/yolov7-tiny.onnx
\
python trt_eval.py
--onnx_model_file
=
yolov7_tiny_quant_onnx/yolov7-tiny.onnx
\
--precision_mode
=
fp16
\
--precision_mode
=
fp16
\
...
@@ -38,4 +42,4 @@ python trt_eval.py --onnx_model_file=yolov7_tiny_quant_onnx/yolov7_tiny_quant.on
...
@@ -38,4 +42,4 @@ python trt_eval.py --onnx_model_file=yolov7_tiny_quant_onnx/yolov7_tiny_quant.on
### FAQ
### FAQ
-
测试内存和显存占用时,首次运行会将ONNX模型转换成TRT模型,耗时不准确,再
此
运行trt_eval.py可获取真实的内存和显存占用。
-
测试内存和显存占用时,首次运行会将ONNX模型转换成TRT模型,耗时不准确,再
次
运行trt_eval.py可获取真实的内存和显存占用。
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