tensorRT-Caffe:在NVIDIA Jetson TX2上使用tensorRT的演示加速了AlexNet的Caffe模...

张量RT-Caffe 在NVIDIA Jetson TX2上使用tensorRT的演示加速了AlexNet的Caffe模型。 有关中文的详细说明，请参考NVIDIA JETSON TX2 tensorRT加速Caffe实战.pdf 。 先决条件： NVIDIA Jetson TX2 CUDA 8.0 人工神经网络 张量RT .prototxt文件 .caffemodel文件 .binaryproto文件 建议您使用Jetpack 3.1刷新TX2设备，以便可以自动安装所有必需的工具。 我们使用的Caffe模型 我们尝试对三种不同类型的停车位进行分类： 因此，我们在Caffe中使用了Alexnet来实现此任务。 输入和输出由Caffe模型的prototxt文件指定： layer { name: "data" type: "Input" top: "data"