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在机器学习领域中,推理速度是一个重要的考量因素。为了提高模型的推理性能,我们可以采用一些优化技术和工具。本文将介绍如何通过使用TensorRT和CUDA来加速模型推理的方法,并提供相应的源代码。
TensorRT是NVIDIA开发的一个用于深度学习推理的库,它可以对训练好的模型进行优化和加速。CUDA是NVIDIA的并行计算平台和编程模型,可以利用GPU的并行计算能力来加速模型的推理过程。
下面是一个基于TensorRT的模型推理加速示例代码:
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
# 加载TensorRT引擎
def load_engine(engine_path):
runtime = trt
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