The TensorRT Python API enables developers, (in Python based development environments and those looking to experiment with TensorRT) to easily parse models (for example, from NVCaffe, TensorFlow™ , Open Neura
本NVIDIA TensorRT 开发人员指南演示了如何使用 C++ 和 Python API 来实现最常见的深度学习层。它展示了如何采用使用深度学习框架构建的现有模型并使用提供的解析器构建 TensorRT 引擎。开发人员指南还提供了常见用户任务的分步说明,例如创建 TensorRT 网络定义、调用 TensorRT 构建器、序列化和反序列化,以及如何为引擎提供...
对于用户管理的分配方式,TensorRT提供了额外的API,以便根据实际输入形状查询所需的大小,从而更精细地管理内存资源。 减重引擎(Weight-stripped engines)与重量流 (Weight streaming) 为了应对大型模型的部署挑战,TensorRT 10.0引入了重量剥离引擎,这一功能可以实现高达99%的引擎尺寸压缩。通过使用新标志REFIT_IDENTICAL,Tensor...
TensorRT 支持使用FP32、FP16、INT8、Bool和INT32数据类型的计算。 当 TensorRT 选择 CUDA 内核在网络中实现浮点运算时,它默认为FP32实现。有两种方法可以配置不同的精度级别: 为了在模型级别控制精度, BuilderFlag选项(C++、Python)可以向 TensorRT 指示它在搜索最快时可能会选择较低精度的实现(并且因为较低的精度...
在给定 ONNX 文件上评估 TensorRT 的一种快速方法是使用 trtexec 。该工具还可以用于生成引擎文件,该文件可以稍后通过--saveEngine选项与 Python 或 C ++ API 一起部署。运行以下命令以创建引擎: 命令以创建引擎: trtexec –onnx="model.onnx" –saveEngine="engine.trt" 当您通过 ONNX Runtime 使用trtexec时...
NVIDIA TensorRT 8.6.11 API Reference for DRIVE OS SWE-SWDOCTRT-006-APIS TensorRT API Reference 8.6.11 May 2023 b Table 1 Revision history Date Apr. 2023 Jun. 2023 Jun. 2023 Summary of change Initial draft Review Approval review TensorRT 8.6.11 API Reference Contents 1 Standard and Safe ...
1 TensorRT API 构建流程 TensorRT API 的整个构建过程可以分为构建阶段和运行阶段,其中构建阶段指的是添加算子&数据、网络参数配置、进行算子间逻辑连接以组建模型网,来生成 TensorRT Engine;运行阶段则可以抛开算子实现,直接调用构建阶段生成的 TensorRT Engine 进行前向推理计算。两个阶段中都有一些比较关键的模块...
Thetensorrt.INetworkDefinitionrepresents a computational graph. In order to populate the network, TensorRT provides a suite of parsers for a variety of Deep Learning frameworks. It is also possible to populate the network manually using the Network API. ...
This enables the builder to build multiple engines based on the same network definition, but with different builder configurations. Parameters network –The TensorRT INetworkDefinition . config –The TensorRT IBuilderConfig . Returns A new ICudaEngine .build...
User-writtenIPluginV2Ext,IPluginV2DynamicExt, andIPluginV2IOExtplugins that are dependent on cuDNN handles provided by TensorRT (via theattachToContext()API). TensorRT standard plugins that use cuDNN, specifically: InstanceNormalization_TRT(version: 1, 2, and 3) present inplugin/instanceNormalizat...