包括TensorRT插件和解析器(Caffe和ONNX)的源代码,以及演示TensorRT平台的用法和功能的样例应用程序。这些开放源码软件组件是TensorRT通用可用性(GA)发行版的一个子集,带有一些扩展和错误修复。简单来说,该仓库就是tensorrt GA的子集+拓展+例子,不能脱离 tensorrt GA...
可以替换为LayerNorm onnx算子，opset12是没有这个算子的吧？我猜opset版本只在export那一步时使用？会...
为了实现TensorRT组件的编译以及ONNX模型的部署，我们首先需要搭建合适的环境。具体来说，需要使用Ubuntu16.04操作系统，配备GTX 2080Ti显卡，CUDA版本为10.2，CUDNN版本为8.0，Cmake版本为3.13.4，TensorRT版本为7.2.1.6。接下来，我们需要下载和理解相关的库文件。核心库1是来自GitHub的TensorRT项目...
import pycuda.autoinit import tensorrt as trt import sys, os sys.path.insert(1, os.path.join(sys.path[0], "..")) import common import onnxruntime import dataset def runTensorRTModel(onnx_path='./new_crnn.onnx', engine_path = './new_crnn.engine', image_path = './data/demo....
需要把tensorflow的pb模型,先转为onnx模型,再转换成tensorrt的trt模型,使用的是: tensorflow2onnx:https://github.com/onnx/tensorflow-onnx onnx2tensorrt:https://github.com/onnx/onnx-tensorrt 在安装onnx2tensorrt的过程中,需要使用cmake,由于我的版本比较低,因此需要升级cmake的版本 ...
搭建好的模型可以使用TensorRT帮你生成kernel,和小模型走onnx的路子不一样,trt-llm完善了TensorRT-python-api,使其更好用和易于搭建,更灵活一点,不过说实话,相比使用vllm搭建还是稍微难一点。 kernel优化 对于大模型来说,简单对于kernel的优化是不够的。之前小模型的经验,优化模型第一直觉就是优化kernel,但是对于大...
TensorRT 的安装介绍可根据博文TensorRT安装及使用教程和windows安装tensorrt了解。 1.1 部署流程 基于ONNX路线,调用C++、Python接口后交给Builder,最后生成引擎。 1.2 正确导出onnx 简单写了一个例子: import torch import torch.nn as nn class Model(nn.Module): ...
2.4、trt_py: 使用python进行tensorRT ### 3、更新日志 202401025:删除了onnx转engine的代码,便于复现,现在模型可以使用如下的方式进行转换: trtexec --onnx=yolov5s_mobv3s.onnx --saveEngine=test.engine 202211-27:更新了yolov5-7.0 的 实例分割代码 16 changes: 2 additions & 14 deletions 16 trt_cpp...
ONNX-TensorRT: TensorRT backend for ONNX. Contribute to onnx/onnx-tensorrt development by creating an account on GitHub.
("D:/tensorRT/TensorRT-8.2.1.8/samples/Project1/IMG100---101A500201104078.png");if(image.empty()){return0;}size_t size{0};char*trtModelStream{nullptr};//读取权重std::ifstreamfile("D:/tensorRT/TensorRT-8.2.1.8/ONNX/conx.engine",std::ios::binary);if(!file.good()){std::cout<<"...