使用YOLOv5将Pytorch(.pt)模型转换成TensorRT(.engine)格式时，遇到如下报错：

2.准备数据集，并将其转换为适合PyTorch使用的格式（例如，利用 torchvision 库中的 transform 处理图像数据，并将其转换为 tensor）。

动态图改进：PyTorch 2.0仍然支持动态图（eager mode），并在此基础上进行了改进。除了提高性能外，还加入了对Dynamic Shapes的支持，可以动态变更输入数据的形状，以及对Distributed的扩展支持。...

文章目录一、前言二、主要内容

深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方...

PyTorch是深度学习领域中一个非常流行的框架，它提供了丰富的高级知识点和工具来帮助深度学习开发人员在项目中快速迭代、优化和调试。在本文中，我们将讨论PyTorch项目实战中的一些高级知识点。...

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的高级功能，可以帮助用户更轻松地构建和训练深度神经网络模型。

虽然CUDA有很多的C代码，这里我们主要以C++为主。一个完整的CUDA程序，需要经历7个步骤

本质上就是一个有向无环图，用 trace 的方法以一个 dummy tensor 来前向推理一遍网络，来记录下经过的结点，形成一个 graph。

官方文档：https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html#