高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT
随着传统的高性能计算和新兴的深度学习在百度、京东等大型的互联网企业的普及发展，作为训练和推理载体的GPU也被越来越多的使用。NVDIA本着让大家能更好地利用GPU，使其在做深度学习训练的时候达到更好的效果的目标，推出了支持高性能深度学习支持引擎——TensorRT。
如何才能将Faster R-CNN训练起来？
如何才能将Faster R-CNN训练起来？
首先进入 Faster RCNN 的官网啦，即：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo
先用提供的 model 自己测试一下效果嘛。
ubuntu16.04配置py-faster-rcnn
ubuntu16.04配置py-faster-rcnn
在ubuntu16.04下编译安装了py-faster-rcnn。
如果你发现本文写的有不对或不清晰的地方，还请在文末留言指出，谢谢！
主要步骤包括：安装cuda/cudnn，换apt源，装开源显卡驱动，装caffe依赖的apt包和python包，下载py-faster-rcnn代码，编译代码。
