|
| enum class | nvinfer1::LayerType : int32_t {
nvinfer1::kCONVOLUTION = 0 , nvinfer1::kCAST = 1 , nvinfer1::kACTIVATION = 2 , nvinfer1::kPOOLING = 3 ,
nvinfer1::kLRN = 4 , nvinfer1::kSCALE = 5 , nvinfer1::kSOFTMAX = 6 , nvinfer1::kDECONVOLUTION = 7 ,
nvinfer1::kCONCATENATION = 8 , nvinfer1::kELEMENTWISE = 9 , nvinfer1::kPLUGIN = 10 , nvinfer1::kUNARY = 11 ,
nvinfer1::kPADDING = 12 , nvinfer1::kSHUFFLE = 13 , nvinfer1::kREDUCE = 14 , nvinfer1::kTOPK = 15 ,
nvinfer1::kGATHER = 16 , nvinfer1::kMATRIX_MULTIPLY = 17 , nvinfer1::kRAGGED_SOFTMAX = 18 , nvinfer1::kCONSTANT = 19 ,
nvinfer1::kIDENTITY = 20 , nvinfer1::kPLUGIN_V2 = 21 , nvinfer1::kSLICE = 22 , nvinfer1::kSHAPE = 23 ,
nvinfer1::kPARAMETRIC_RELU = 24 , nvinfer1::kRESIZE = 25 , nvinfer1::kTRIP_LIMIT = 26 , nvinfer1::kRECURRENCE = 27 ,
nvinfer1::kITERATOR = 28 , nvinfer1::kLOOP_OUTPUT = 29 , nvinfer1::kSELECT = 30 , nvinfer1::kFILL = 31 ,
nvinfer1::kQUANTIZE = 32 , nvinfer1::kDEQUANTIZE = 33 , nvinfer1::kCONDITION = 34 , nvinfer1::kCONDITIONAL_INPUT = 35 ,
nvinfer1::kCONDITIONAL_OUTPUT = 36 , nvinfer1::kSCATTER = 37 , nvinfer1::kEINSUM = 38 , nvinfer1::kASSERTION = 39 ,
nvinfer1::kONE_HOT = 40 , nvinfer1::kNON_ZERO = 41 , nvinfer1::kGRID_SAMPLE = 42 , nvinfer1::kNMS = 43 ,
nvinfer1::kREVERSE_SEQUENCE = 44 , nvinfer1::kNORMALIZATION = 45 , nvinfer1::kPLUGIN_V3 = 46 , nvinfer1::kSQUEEZE = 47 ,
nvinfer1::kUNSQUEEZE = 48 , nvinfer1::kCUMULATIVE = 49 , nvinfer1::kDYNAMIC_QUANTIZE = 50
} |
| | 层类的类型值。 更多...
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| enum class | nvinfer1::ActivationType : int32_t {
nvinfer1::kRELU = 0 , nvinfer1::kSIGMOID = 1 , nvinfer1::kTANH = 2 , nvinfer1::kLEAKY_RELU = 3 ,
nvinfer1::kELU = 4 , nvinfer1::kSELU = 5 , nvinfer1::kSOFTSIGN = 6 , nvinfer1::kSOFTPLUS = 7 ,
nvinfer1::kCLIP = 8 , nvinfer1::kHARD_SIGMOID = 9 , nvinfer1::kSCALED_TANH = 10 , nvinfer1::kTHRESHOLDED_RELU = 11 ,
nvinfer1::kGELU_ERF = 12 , nvinfer1::kGELU_TANH = 13
} |
| | 枚举要在激活层中执行的激活类型。 更多...
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| enum class | nvinfer1::PaddingMode : int32_t { nvinfer1::kEXPLICIT_ROUND_DOWN = 0 , nvinfer1::kEXPLICIT_ROUND_UP = 1 , nvinfer1::kSAME_UPPER = 2 , nvinfer1::kSAME_LOWER = 3 } |
| | 枚举要在卷积、反卷积和池化层中执行的填充模式，如果也使用了 setPaddingMode() 和 setPrePadding()，则填充模式优先。 更多...
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| enum class | nvinfer1::PoolingType : int32_t { nvinfer1::kMAX = 0 , nvinfer1::kAVERAGE = 1 , nvinfer1::kMAX_AVERAGE_BLEND = 2 } |
| | 要在池化层中执行的池化类型。 更多...
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| enum class | nvinfer1::ScaleMode : int32_t { nvinfer1::kUNIFORM = 0 , nvinfer1::kCHANNEL = 1 , nvinfer1::kELEMENTWISE = 2 } |
| | 控制如何在 Scale 层中应用 shift、scale 和 power。 更多...
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| enum class | nvinfer1::ElementWiseOperation : int32_t {
nvinfer1::kSUM = 0 , nvinfer1::kPROD = 1 , nvinfer1::kMAX = 2 , nvinfer1::kMIN = 3 ,
nvinfer1::kSUB = 4 , nvinfer1::kDIV = 5 , nvinfer1::kPOW = 6 , nvinfer1::kFLOOR_DIV = 7 ,
nvinfer1::kAND = 8 , nvinfer1::kOR = 9 , nvinfer1::kXOR = 10 , nvinfer1::kEQUAL = 11 ,
nvinfer1::kGREATER = 12 , nvinfer1::kLESS = 13
} |
| | 枚举 ElementWise 层可以执行的二元运算。 更多...
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| enum class | nvinfer1::GatherMode : int32_t { nvinfer1::kDEFAULT = 0 , nvinfer1::kELEMENT = 1 , nvinfer1::kND = 2 } |
| | 控制 IGatherLayer 的形式。 更多...
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| enum class | nvinfer1::UnaryOperation : int32_t {
nvinfer1::kEXP = 0 , nvinfer1::kLOG = 1 , nvinfer1::kSQRT = 2 , nvinfer1::kRECIP = 3 ,
nvinfer1::kABS = 4 , nvinfer1::kNEG = 5 , nvinfer1::kSIN = 6 , nvinfer1::kCOS = 7 ,
nvinfer1::kTAN = 8 , nvinfer1::kSINH = 9 , nvinfer1::kCOSH = 10 , nvinfer1::kASIN = 11 ,
nvinfer1::kACOS = 12 , nvinfer1::kATAN = 13 , nvinfer1::kASINH = 14 , nvinfer1::kACOSH = 15 ,
nvinfer1::kATANH = 16 , nvinfer1::kCEIL = 17 , nvinfer1::kFLOOR = 18 , nvinfer1::kERF = 19 ,
nvinfer1::kNOT = 20 , nvinfer1::kSIGN = 21 , nvinfer1::kROUND = 22 , nvinfer1::kISINF = 23 ,
nvinfer1::kISNAN = 24
} |
| | 枚举 Unary 层可以执行的一元运算。 更多...
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| enum class | nvinfer1::ReduceOperation : int32_t {
nvinfer1::kSUM = 0 , nvinfer1::kPROD = 1 , nvinfer1::kMAX = 2 , nvinfer1::kMIN = 3 ,
nvinfer1::kAVG = 4
} |
| | 枚举 Reduce 层可以执行的规约运算。 更多...
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| enum class | nvinfer1::SampleMode : int32_t {
nvinfer1::kSTRICT_BOUNDS = 0 , nvinfer1::kWRAP = 1 , nvinfer1::kCLAMP = 2 , nvinfer1::kFILL = 3 ,
nvinfer1::kREFLECT = 4
} |
| | 控制 ISliceLayer 和 IGridSample 如何处理越界坐标。 更多...
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| enum class | nvinfer1::TopKOperation : int32_t { nvinfer1::kMAX = 0 , nvinfer1::kMIN = 1 } |
| | 枚举 TopK 层可以执行的运算。 更多...
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| enum class | nvinfer1::MatrixOperation : int32_t { nvinfer1::kNONE = 0 , nvinfer1::kTRANSPOSE = 1 , nvinfer1::kVECTOR = 2 } |
| | 枚举 IMatrixMultiplyLayer 在乘法之前可以对张量执行的运算。 更多...
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| enum class | nvinfer1::InterpolationMode : int32_t { nvinfer1::kNEAREST = 0 , nvinfer1::kLINEAR = 1 , nvinfer1::kCUBIC = 2 } |
| | 枚举各种插值模式。 更多...
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| enum class | nvinfer1::ResizeCoordinateTransformation : int32_t { nvinfer1::kALIGN_CORNERS = 0 , nvinfer1::kASYMMETRIC = 1 , nvinfer1::kHALF_PIXEL = 2 } |
| | 调整大小坐标变换函数。 更多...
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| enum class | nvinfer1::ResizeSelector : int32_t { nvinfer1::kFORMULA = 0 , nvinfer1::kUPPER = 1 } |
| | 调整大小到单像素输出时的坐标选择器。 更多...
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| enum class | nvinfer1::ResizeRoundMode : int32_t { nvinfer1::kHALF_UP = 0 , nvinfer1::kHALF_DOWN = 1 , nvinfer1::kFLOOR = 2 , nvinfer1::kCEIL = 3 } |
| | 最近邻调整大小的舍入模式。 更多...
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| enum class | nvinfer1::LoopOutput : int32_t { nvinfer1::kLAST_VALUE = 0 , nvinfer1::kCONCATENATE = 1 , nvinfer1::kREVERSE = 2 } |
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| enum class | nvinfer1::TripLimit : int32_t { nvinfer1::kCOUNT = 0 , nvinfer1::kWHILE = 1 } |
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| enum class | nvinfer1::FillOperation : int32_t { nvinfer1::kLINSPACE = 0 , nvinfer1::kRANDOM_UNIFORM = 1 , nvinfer1::kRANDOM_NORMAL = 2 } |
| | 枚举填充层可以执行的张量填充操作。 更多...
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| enum class | nvinfer1::ScatterMode : int32_t { nvinfer1::kELEMENT = 0 , nvinfer1::kND = 1 } |
| | IScatterLayer 的控制形式。 更多...
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| enum class | nvinfer1::BoundingBoxFormat : int32_t { nvinfer1::kCORNER_PAIRS = 0 , nvinfer1::kCENTER_SIZES = 1 } |
| | 用于 INMSLayer 中 Boxes 输入张量的边界框数据表示。 更多...
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| enum class | nvinfer1::CumulativeOperation : int32_t { nvinfer1::kSUM = 0 } |
| | 枚举累积层可以执行的累积操作。 更多...
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| enum class | nvinfer1::CalibrationAlgoType : int32_t { nvinfer1::kLEGACY_CALIBRATION = 0 , nvinfer1::kENTROPY_CALIBRATION = 1 , nvinfer1::kENTROPY_CALIBRATION_2 = 2 , nvinfer1::kMINMAX_CALIBRATION = 3 } |
| | 要使用的校准算法版本。 更多...
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| enum class | nvinfer1::QuantizationFlag : int32_t { nvinfer1::kCALIBRATE_BEFORE_FUSION = 0 } |
| | 将网络量化为 int8 的有效标志列表。 更多...
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| enum class | nvinfer1::RuntimePlatform : int32_t { nvinfer1::kSAME_AS_BUILD = 0 , nvinfer1::kWINDOWS_AMD64 = 1 } |
| | 描述 TensorRT 引擎执行的预期运行时平台（操作系统和 CPU 架构）。当目标运行时平台与构建平台不同时，TensorRT 提供对跨平台引擎兼容性的支持。 更多...
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| enum class | nvinfer1::BuilderFlag : int32_t {
nvinfer1::kFP16 = 0 , nvinfer1::kINT8 = 1 , nvinfer1::kDEBUG = 2 , nvinfer1::kGPU_FALLBACK = 3 ,
nvinfer1::kREFIT = 4 , nvinfer1::kDISABLE_TIMING_CACHE = 5 , nvinfer1::kTF32 = 6 , nvinfer1::kSPARSE_WEIGHTS = 7 ,
nvinfer1::kSAFETY_SCOPE = 8 , nvinfer1::kOBEY_PRECISION_CONSTRAINTS = 9 , nvinfer1::kPREFER_PRECISION_CONSTRAINTS = 10 , nvinfer1::kDIRECT_IO = 11 ,
nvinfer1::kREJECT_EMPTY_ALGORITHMS = 12 , nvinfer1::kVERSION_COMPATIBLE = 13 , nvinfer1::kEXCLUDE_LEAN_RUNTIME = 14 , nvinfer1::kFP8 = 15 ,
nvinfer1::kERROR_ON_TIMING_CACHE_MISS = 16 , nvinfer1::kBF16 = 17 , nvinfer1::kDISABLE_COMPILATION_CACHE = 18 , nvinfer1::kSTRIP_PLAN = 19 ,
nvinfer1::kWEIGHTLESS = kSTRIP_PLAN , nvinfer1::kREFIT_IDENTICAL = 20 , nvinfer1::kWEIGHT_STREAMING = 21 , nvinfer1::kINT4 = 22 ,
nvinfer1::kREFIT_INDIVIDUAL = 23 , nvinfer1::kSTRICT_NANS = 24 , nvinfer1::kMONITOR_MEMORY = 25 , nvinfer1::kFP4 = 26 ,
nvinfer1::kEDITABLE_TIMING_CACHE = 27
} |
| | 构建器在从网络定义创建引擎时可以启用的有效模式列表。 更多...
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| enum class | nvinfer1::MemoryPoolType : int32_t {
nvinfer1::kWORKSPACE = 0 , nvinfer1::kDLA_MANAGED_SRAM = 1 , nvinfer1::kDLA_LOCAL_DRAM = 2 , nvinfer1::kDLA_GLOBAL_DRAM = 3 ,
nvinfer1::kTACTIC_DRAM = 4 , nvinfer1::kTACTIC_SHARED_MEMORY = 5
} |
| | TensorRT 使用的内存池类型。 更多...
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| enum class | nvinfer1::PreviewFeature : int32_t { nvinfer1::kPROFILE_SHARING_0806 = 0 , nvinfer1::kALIASED_PLUGIN_IO_10_03 = 1 } |
| | 定义预览功能。 更多...
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| enum class | nvinfer1::HardwareCompatibilityLevel : int32_t { nvinfer1::kNONE = 0 , nvinfer1::kAMPERE_PLUS = 1 } |
| | 描述与构建引擎的 GPU 以外的 GPU 架构的兼容性要求。 更多...
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| enum class | nvinfer1::TilingOptimizationLevel : int32_t { nvinfer1::kNONE = 0 , nvinfer1::kFAST = 1 , nvinfer1::kMODERATE = 2 , nvinfer1::kFULL = 3 } |
| | 定义分块的优化级别。 更多...
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| enum class | nvinfer1::NetworkDefinitionCreationFlag : int32_t { nvinfer1::kEXPLICIT_BATCH = 0 , nvinfer1::kSTRONGLY_TYPED = 1 } |
| | 在网络创建时表达的不可变网络属性列表。NetworkDefinitionCreationFlag 与 createNetworkV2() 一起使用，以指定网络的不可变属性。 更多...
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