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8. TensorRT图像分类部署：Batch、Layout与预处理一致性

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
TensorRT基础回顾
TensorRT推理流程 · ONNX模型转换 · Engine构建与序列化
TensorRT基础回顾
03
图像分类模型选型与转换
常见分类模型（ResNet · EfficientNet · MobileNet）的ONNX导出要…
图像分类模型选型转换
04
Batch概念详解
动态Batch与静态Batch的区别 · Batch维度在TensorRT中的… · 如何设置最大Batch大小
Batch概念详解
05
Layout概念详解
NCHW与NHWC布局的差异 · TensorRT支持的Layout类… · Layout对性能的影响
Layout概念详解
06
预处理一致性核心
训练时预处理（归一化 · 均值方差 · 缩放裁剪）与推理时预处理必须完全一致
预处理一致性核心训练时预处理
07
预处理流程标准化
从图像读取 · Resize · CenterCrop
预处理流程标准化从图像读取
08
TensorRT中的预处理实现方式
使用DLA · GPU预处理 · 或CPU预处理
TensorRT预处理实现方式
09
Batch与Layout的绑定关系
不同Batch大小下Layout的选… · 以及Batch与Layout对内存布…
BatchLayout
10
动态Shape处理
动态Batch和动态尺寸的配置方法 · 以及优化Profile的设置技巧
Shape动态
11
TensorRT API实战
使用Python API构建Engi… · 设置Batch和Layout相关参数 · 并执行推理
TensorRTAPI
12
TensorRT C++ API实战
C++环境下配置Batch和Layo… · 实现高性能图像分类推理
TensorRTC++
13
预处理一致性验证方法
如何设计对比实验 · 验证预处理差异对Top-1/Top-…
预处理一致性验证…如何设计对比实验
14
常见预处理陷阱
像素值范围（0-255 vs 0-1… · BGR与RGB顺序 · 归一化参数错误等典型问题及排查
常见预处理陷阱vs
15
Batch推理优化
多Batch推理的吞吐量提升 · Batch填充策略 · 动态Batch与静态Batch的性能…
Batch推理优化
16
Layout优化实践
NCHW与NHWC在不同GPU架构上… · 如何通过benchmark选择最优L…
Layout优化实践
17
TensorRT预处理插件开发
自定义预处理Plugin的编写方法 · 将预处理融合进TensorRT图优化
TensorRT预处理插件开发
18
端到端部署案例
从PyTorch训练好的分类模型到T… · 包括预处理一致性检查
端到端部署案例PyTorch
19
多模型部署场景
多个分类模型共享Engine时的Ba… · 以及内存复用策略
多模型部署场景Engine
20
性能调优
使用TensorRT Profile… · 并给出调优建议
性能调优TensorRT
21
精度校准与量化
INT8量化时预处理一致性对精度的影… · 以及校准数据集的预处理要求
精度校准量化
22
错误排查与调试
常见错误（维度不匹配 · Layout错误 · 预处理不一致）的日志分析和解决方案
错误排查调试
23
与推理框架集成
将TensorRT部署集成到Fast… · Triton等推理服务中 · 保持Batch和Layout配置一致
推理框架集成TensorRT
24
边缘设备部署
在Jetson等边缘设备上部署图像分… · 考虑Batch和Layout对内存和…
边缘设备部署Jetson
25
多线程与异步推理
在多线程环境下管理Batch和Lay… · 避免数据竞争和预处理不一致
多线程异步推理
26
版本兼容性
TensorRT不同版本对Batch… · 以及迁移注意事项
版本兼容性TensorRT
27
综合实战项目
构建一个完整的图像分类服务 · 要求动态Batch · 最优Layout
综合实战项目构建一个完整的图…
28
常见问题解答
汇总学员在Batch · Layout · 预处理一致性方面的高频问题
常见问题解答Batch
29
进阶技巧
使用TensorRT的Stream模… · CUDA图优化 · 进一步提升Batch推理效率
进阶技巧TensorRT
30
课程总结与展望
回顾核心知识点 · 提供进一步学习资源 · 并探讨TensorRT部署的未来趋势
课程总结回顾核心知识点