for binding in engine: size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size # 计算input大小(n*c*h*w) dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding)) # 获的该层的数据类型(np.float32) # Allocate host and device buffers size*sizeof(dtype)=需要分配的内存...
(1)ONNX GraphSurgeon 可以修改我们导出的ONNX模型,增加或者剪掉某些节点,修改名字或者维度等等 (2)Polygraphy 各种小工具的集合,例如比较ONNX和trt模型的精度,观察trt模型每层的输出等等,主要用来debug一些模型的信息 (3)PyTorch-Quantization 可以在Pytorch训练或者推理的时候加入模拟量化操作,从而提升量化模型的精度和速...
consD = gs.Constant(name='consD', values=np.random.randn(64, 32)) input0 = gs.Variable(name='input0', dtype=np.float32, shape=(64, 64)) 设计网络架构 gemm0 = graph.gemm(input0, consA, trans_b=True) relu0 = graph.relu(*graph.add(*gemm0, consB)) mul0 = graph.mul(*re...
OpenVINO在模型部署前,首先会对模型进行优化,模型优化器会对模型的拓扑结构进行优化,去掉不需要的层,对相同的运算进行融合、合并以加快运算效率,减少内存拷贝;FP16、INT8量化也可以在保证精度损失很小的前提下减小模型体积,提高模型的性能。在部署方面,Op...
class TRT_Logger : public nvinfer1::ILogger { nvinfer1::ILogger::Severity _verbosity; std::ostream *_ostream; public: TRT_Logger(Severity verbosity = Severity::kWARNING, std::ostream &ostream = std::cout) : _verbosity(verbosity), _ostream(&ostream) {} ...
trt_builder_ = infer_object(nvinfer1::createInferBuilder(trt_logger_)); trt_builder_->setMaxBatchSize(max_batch_size_); trt_builder_->setMaxWorkspaceSize(max_workspace_size_); trt_network_ = infer_object(trt_builder_->createNetwork()); ...
onnx2trt_common.hpp onnx2trt_runtime.hpp onnx2trt_utils.cpp onnx2trt_utils.hpp onnx_backend_test.py onnx_trt_backend.cpp onnx_utils.hpp operators.md setup.py toposort.hpp trt_utils.hpp utils.hpp Latest commit kevinch-nv TensorRT 6.0 ONNX parser update with full-dims support (dynamic...
python build_engine.py --onnx onnx/model.onnx --engine engine/engine.trt --precision fp16 [TensorRT] INFO: [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +198, GPU +0, now: CPU 228, GPU 3457 (MiB) [TensorRT] WARNING: onnx2trt_utils.cpp:364: Your ONNX model has been generated with INT64 weig...
前几年开发mxnet和 gluoncv，手动从pytorch转换过很多模型。个人感觉模型转换最简单的方法，其实是最直接...
使用TF-TRT 从文件自动转换 ONNX 使用TensorRT API 手动构建网络(C++或python) 5.部署模型: 在TensorFlow 中部署 使用独立的 TensorRT 运行时 API 使用NVIDIA Triton 推理服务器 具体模型转换部署方法详见:[Quick Start Guide :: NVIDIA Deep Learning TensorRT Documentation]:https://docs.nvidia.com/deeplearning/...