TensorRT创建Engine并推理engine-Toy模板网

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NVIDIA TensorRT是一个高性能的深度学习推理库，专为部署神经网络模型而设计。TensorRT通过优化和高效的内存管理来提高模型的推理速度，从而提高整体应用程序的性能。以下是使用TensorRT创建Engine并进行推理的步骤：

安装TensorRT库：

首先，确保您已经安装了TensorRT库。请访问NVIDIA TensorRT官方网站，并按照说明安装合适的版本。

导入所需库：

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import numpy as np import pycuda.autoinit import pycuda.driver as cuda import tensorrt as trt

加载模型：

加载您要进行推理的模型。这通常包括从ONNX或其他格式转换为TensorRT支持的格式。以下示例假设您已将模型转换为ONNX格式：

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import onnx def load_onnx_model(onnx_model_path): with open(onnx_model_path, "rb") as f: onnx_model = onnx.load_model(f) return onnx_model onnx_model_path = "your_model.onnx" onnx_model = load_onnx_model(onnx_model_path)

创建TensorRT推理引擎：

使用以下函数创建TensorRT引擎：

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def create_engine(onnx_model, max_batch_size, fp16_mode=False): TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) builder = trt.Builder(TRT_LOGGER) network = builder.create_network(flags=1 << (int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) parser.parse(onnx_model.SerializeToString()) builder.max_batch_size = max_batch_size config = builder.create_builder_config() config.max_workspace_size = 1 << 30 if fp16_mode: config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) engine = builder.build_engine(network, config) return engine max_batch_size = 1 fp16_mode = False engine = create_engine(onnx_model, max_batch_size, fp16_mode)

准备输入数据：

准备输入数据并将其复制到设备内存中。在这个例子中，我们使用一个随机生成的数据作为输入：

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input_shape = (1, 3, 224, 224) input_data = np.random.random(input_shape).astype(np.float32) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_data.nbytes) cuda.memcpy_htod(d_input, input_data.ravel())

执行推理：

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def infer(context, input_data, output_shape): output_data = np.empty(output_shape, dtype=np.float32) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output_data.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) cuda.memcpy_dtoh(output_data, d_output) stream.synchronize() return output_data context = engine.create_execution_context() output_shape = (1, 1000) output_data = infer(context, input_data, output_shape)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-413379.html

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