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    Keras模型TensorFlow格式及使用

    由于方便快捷,所以先使用Keras来搭建网络并进行训练,得到比较好的模型后,这时候就该考虑做成服务使用的问题了,TensorFlow的serving就很合适,所以需要把Keras保存的模型转为TensorFlow...Keras模型TensorFlow 其实由于TensorFlow本身以及把Keras作为其高层简化API,且也是建议由浅入深地来研究应用,TensorFlow本身就对Keras的模型格式转化有支持,所以核心的代码很少...os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "6" import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework.../tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/graph_transforms') flags.DEFINE_boolean('channels_first', False...使用TensorFlow模型 转换后我们当然要使用一下看是否转换成功,其实也就是TensorFlow的常见代码,如果只用过Keras的,可以参考一下: #!

    1.2K20

    Polygraphy 安装教程

    Polygraphy 介绍polygraphy 是一个深度学习模型调试工具,包含 python API 和 命令行工具,它的功能如下:使用多种后端运行推理计算,包括 TensorRT, onnxruntime, TensorFlow...;比较不同后端的逐层计算结果;由模型生成 TensorRT 引擎并序列化为.plan;查看模型网络的逐层信息;修改 Onnx 模型,如提取子图,计算图化简;分析 Onnx TensorRT 失败原因...,将原计算图中可以 / 不可以 TensorRT 的子图分割保存;隔离 TensorRT 终端 错误 tactic;安装源码安装:Github地址:Polygraphy根据自己的cuda以及cudnn...--trt # 使用 onnxruntime 和 trt 后端进行推理--workspace 256M# 使用256M空间用于生成.plan 文件--save-engine yawn-test.plan...# 将终端显示重定向test.txt 文件中 复制代码Result其中 onnxrt_runner 表示的是onnxruntime的推理输出,trt-runner 为trt的输出,两者之间的输出误差对比由

    1.2K10

    TensorRT重磅更新!10亿参数大模型实时运行,GPT推理加速21倍

    众所周知,PyTorch和TensorFlow是两个非常受欢迎的深度学习框架。...新的TensorRT框架为PyTorch和TensorFlow提供了简单的API,带来强大的FP16和INT8优化功能。...它能够将深度学习和机器学习模型从不同的框架(如TensorFlow、PyTorch、MATLAB、Caffe和Keras)转换为一个统一的格式。...由于TensorRT执行了许多优化,例如融合操作、消除置操作和内核自动调整(在目标GPU架构上找到性能最佳的内核),因此这一换过程可能需要一段时间。...TensorRT vs PyTorch CPU、PyTorch GPU 通过将T5或GPT-2变为TensorRT引擎,与PyTorch模型在GPU上的推断时间相比,TensorRT的延迟降低了3至6

    1.9K30

    NVIDIA关于AI部署的最新技术(附资料)

    看看这个工具能干啥: [polygraphy所有的功能] 可以看ONNX、TRT的网络结构,可以修改、简化ONNX模型,可以查找debug转换好的trt模型有什么问题...总之,如果你是trt和ONNX...--model-type engine 通过onnx查看生成trt的网络结 polygraphy inspect model mymodel.onnx --display-as=trt --mode...后来仔细了解了下,这个库对于特定场景是比较实用的,TRT的流程变为: Pytorch->torchscript->tensorrt 我们又多了一条路子Pytorch模型到TRT啦!...我之前用过torch2trt这个工具来转换pytorch模型到trt,那么TRTORCH对我来说有什么用么?总之都是pytorch->trt,为什么不直接用torch2trt呢?...[TF-TRT] TensorFlow2老潘不是很熟悉,这里也就不多说了。不过对于使用TensorFlow2的童鞋们来说,使用TRT加速更加方便了,更多详细的内容可以看PPT。

    1.5K01

    优化NVIDIA GPU性能,实现高效的模型推理

    将Colab GPU实例的推理时间提高到: 通过在CPU上放置控制流操作来实现1.3x 通过转换预先训练的TensorFlow模型并在TensorRT中运行它来获得4.0x 步骤0:在TensorFlow...因此,在构建模型时必须仔细选择图层,以使其与TensorRT兼容,要在TensorRT中运行预先训练的TensorFlow模型,需要执行以下步骤: 将TensorFlow模型转换为UFF格式 构建TensorRT...推理引擎 将TensorFlow模型转换为UFF格式 首先,将SSD MobileNet V2 TensorFlow冻结模型转换为UFF格式,可以使用Graph Surgeon和UFF转换器通过TensorRT...= trt.Logger(trt.Logger.WARNING) trt.init_libnvinfer_plugins(TRT_LOGGER, '') trt_runtime = trt.Runtime...(TRT_LOGGER) with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.UffParser

    2.9K30

    tensorflow实现将ckptpb文件的方法

    这种方法是在TensorFlow中是最常用的保存方式。...例如:下面的代码运行后,会在save目录下保存了四个文件: import tensorflow as tf # 声明两个变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,...graph_util.convert_variables_to_constants 将模型持久化 下面的CKPT 转换成 PB格式例子,是我训练GoogleNet InceptionV3模型保存的ckptpb..., image_path=image_path) 三、源码下载和资料推荐 1、训练方法 上面的CKPT 转换成 PB格式例子,是我训练GoogleNet InceptionV3模型保存的ckptpb...实现将ckptpb文件的方法的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow ckptpb文件内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

    2.5K30

    从人工智能鉴黄模型,尝试TensorRT优化

    由于我主要研究的是Tensorflow,所以在网上找到该模型的Tensorflow实现版本,fork了一份,并添加了TensorRT框架的处理脚本,你可以使用如下命令获得相关代码: git clone...导出为TensorRT模型 目前TensorRT作为Tensorflow的一部分得到Google官方支持,其包位于tensorflow.contrib.tensorrt,在代码中加入: import tensorflow.contrib.tensorrt...as trt 就可以使用TensorRT,因为有Google的支持,导出到TensorRT模型也就相当简单: trt_graph = trt.create_inference_graph..., export_base_path, 'trt_' + graph_name, as_text=False) 其中: input_graph_def 为需要导出的Tensorflow模型图定义 outputs...,这两个脚本几乎一模一样,是的,除了 benchmark_classify_trt.py 多了一行代码: import tensorflow.contrib.tensorrt as trt 加入这行import

    1.9K40

    想提速但TensorRT的FP16不得劲?怎么办?在线支招!

    然后导出来之后使用onnxruntime简单测试一下导出模型是否正确,是否与TensorFlow的结果一致。如果正确我们再进行下一步。...简单测一下速度,嗯…相较TensorFlow原来差不多500Q的速度,FP32也才550Q,提升10%不到啊。...怎么形容,一个resnet50化为onnx的node节点数也就150左右,而我们的这个debug.onnx模型足足有3000多个node节点,转化为TensorRT格式的时候使用trt_network...->getNbLayers();看了下,debug.trt足足有9000多个节点。...老潘在这里也抛砖引玉下,大家或许有更好的方法或者技巧可以解决这个问题,如果有的话及时留言交流~ 本文提到的FP16错误属于隐式错误(模型时候没有任何报错,但是执行的时候结果错误),也有一种直接在模型的时候会遇到

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