TensorRT加速网络推理-后处理（以Yolov3为例）：推理之后的显存、内存及网络输出层之间的关系重要数据定义后处理过程第一步：device2host第二步：输出内存组合为一块第三步：输出内存重组为人能看懂的排序方式声明1：本测试用例为单批次推理网络重要数据定义首先定义网络输出层的大小，yolov3网络输出层存在三个部分，分别是不同比例下采样之后结果，分别是32、16、8倍下采样。根据网络输入

转载博客园：feiquan此文是转载文章，此篇文章的版权归原创作者所属，如果侵权请与我联系，我会删除此文第一步，去 nodejs 官网 https://nodejs.org 看最新的版本号；也就是说此时此刻，12.6.0 是最新的版本，不过你求稳的话建议选 10.16.0 的LTS版。第二步，添加源后安装，重点来了，nodejs 的每个大版本号都有相对应的源，比如这里的 10.x.x版本的源是ht

Numpy读写文件应配对使用的API写入 savetxt/tofile/save与读取 loadtxt/fromfile/load 保存格式和读取时，dtype 要一致，否则读出的数据可能会乱码TXTa = list(range(0, 100))a = np.array(a) # a.dtype = np.int64np.savetxt("filename.txt", a)b = np.loadt