前言

TensorRT是一個高性能的深度學習推理（Inference）優化器，可以為深度學習應用提供低延遲、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于對超大規模數據中心、嵌入式平臺或自動駕駛平臺進行推理加速。TensorRT現已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等幾乎所有的深度學習框架，將TensorRT和NVIDIA的GPU結合起來，能在幾乎所有的框架中進行快速和高效的部署推理。

以上是算法工程師的招聘要求，從招聘要求來看，TensorRT是高薪必備技能，是算法工程師的加分項。

為了幫助初學者深入學習TensorRT相關知識，有三AI推出《深度學習之模型部署-TensorRT篇》直播課程，讓你以最短的時間掌握TensorRT深度學習推理（Inference）優化器。

課程介紹

課程內容主要包含Tensorrt入門、環境配置與安裝、網絡加速實戰等，在課程中老師會使用通俗易懂的語言幫助大家理解涉及的知識點及原理。

課程大綱

課程以python及c++兩種接口方式進行網絡加速實戰講解。

Tensorrt推理框架介紹

實踐技巧部分講解效果圖

課程具體安排如下：

深度學習之推理優化器-TensorRT篇

_	時間	章節
_	2021.07.25 上午9點	_
_	第1節 第2節 第3節	Tensorrt入門 環境配置與安裝 網絡加速實戰

講師介紹

H，一個時刻擔心禿頭的大齡程序員。大型公司8年工作經驗，專注CV領域模型優化、模型部署，有三AI研發組負責人，擅長代碼實戰。

費用以及報名方式

訂閱本課程的方法有3個：

其一：參加有三AI-CV秋季劃模型優化組，可以獲得所有模型設計，優化，部署相關的內容，有三AI-CV秋季劃模型優化組的介紹如下：

【CV秋季劃】模型優化很重要，如何循序漸進地學習好？

其二：單獨訂閱本次直播課程，本次直播的鏈接如下：

其三：訂閱完整的《深度學習之模型優化與部署—理論實踐篇》專欄，將包括所有模型優化與部署相關的理論與實踐課程，鏈接如下，已有課程目錄可以掃碼查看：

關于課程有任何問題可以添加“有三AI小助手”微信號咨詢，入相關技術群交流討論，微信號為Alice-girll，微信二維碼如下：

同時歡迎在深度學習領域有沉淀積累的同學加入有三AI生態，讓更多人受益！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【直播课】TensorRT工程落地实践：快速掌握模型优化部署的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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