python import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import numpy as np # 加载TensorRT引擎 TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) with open("trt_engine.trt", "rb") as f, trt.Runtim
这里我将重点说明,我使用官方export.py能成功导出onnx文件,也能使用python的onnx runtime预测出正确结果,且也能转rknn模型完成测试,但使用tensorrt的onnx解析构建engine时候,便会出错。若知道答案可帮忙回答,万分感谢! 方法一: 需使用github:https://github.com/linghu8812/yolov5成功转onnx,能被tensorrt的onnx解析...
python代码将其转为engine库,注:使用同样的tensorrt版本 onnx2engine.py C++推理代码(使用二或三中推理也可以),此代码已简化: resnet18_infer.cpp 注:最终因环未在服务器验证ONNX转engine方法,但CMakeList可借鉴wts转engine。 六.Linux环境下编译engine(添加:20220914) 本节介绍如何使用编译命令在ubuntu(linux)环境...
guaranteed to be less than IEngine::getNbBindings() const int inputIndex = engine.getBindingIndex(INPUT_BLOB_NAME); const int outputIndex = engine.getBindingIndex(OUTPUT_BLOB_NAME); //const int inputIndex = 0; //const int outputIndex = 1; // Create GPU buffers on device cudaMalloc(&b...
TensorRT/samples/python/yolov3_onnx/onnx_to_tensorrt.py at master · NVIDIA/TensorRT · GitHub 这里给定一段关于人脸超分的代码示例,其中输入是一张图片,输出是一张超分后的图片,onnx文件已知。get_engine函数中,我们需要输入onnx文件的位置,tensorrt输出的位置,以及是否使用半精度进行训练。在get_engine函数...
/usr/bin/env python3importtensorrtastrtimportsys, os sys.path.insert(1, os.path.join(sys.path[0],"..")) TRT_LOGGER = trt.Logger() EXPLICIT_BATCH=1defget_engine(onnx_file_path, engine_file_path):"""Attempts to load a serialized engine if available, otherwise builds a new TensorRT ...
Linux编译并运行 结论如下: 结论一:同一个硬件,python转engine引擎,可使用C++ API调用引擎,然测试时间增加; 结论二:若有engine引擎,可只需简单调用反序列化和cotext等操作,无需构建网络或获得引擎的代码依赖; 结论三:onnx和wts转engine推理时间相当(仅此验证),也或许网络过于简单而未表现准确,但肯定wts构建性能最...
python2.7 + onnx1.2.1 记住这个,在使用这套代码的时候可以减少很多坑。 onnx model to rt engine 这一步,使用onnx2trt工具直接生成了rt engine。 onnx2trt的使用可以参考github说明。同时,说明以下,onnx2trt 和 trtexec源码相同的。 tip: cuda 环境问题 在这个转化过程中,多次尝试依赖包的版本,而且一不小心把...
def ONNX_build_engine(onnx_file_path):'''通过加载onnx⽂件，构建engine :param onnx_file_path: onnx⽂件路径 :return: engine '''# 打印⽇志 G_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)with trt.Builder(G_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network...
importos# 定义引擎文件路径engine_file="mask_rcnn.engine"# 序列化引擎并保存到文件withopen(engine_file,"wb")asf:f.write(engine.serialize()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 8. 加载和执行TensorRT引擎 最后一步是加载已序列化的TensorRT引擎,并使用它执行推理操作。以下是相应的代码: ...