第二种情况要稍微麻烦一点,需要先搭建好TensorRT的环境,然后可以直接使用TensorRT对ONNX模型进行推理;更为推荐的做法是将ONNX模型转换为TensorRT的trt格式的engine文件,这样可以获得最优的性能。关于ONNX parser部分的代码,NVIDIA是开源出来了的(当然也包括其他parser比如caffe的),不过这一块如果模型中存在自定义OP,会存...
python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.yml -o weights=https...
--use_tensorrt --tensorrt_home=/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorrt \ --build_shared_lib --enable_pybind \ --build_wheel --update --build \ --config Release注意 cmake版本过低会导致编译失败; 问题。编译过程中会链接其他github仓库,需要手动添加镜像源。cd ${your git repo root}cd ...
1.2 Tensorrt介绍 C++ 库,用于加速 NVIDIA 的 GPU,可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理,支持 TensorFlow,Pytorch,Caffe2 ,Paddle等框架训练出的神经网络,可以优化网络计算TensorRT官网下载地址:https://developer.nvidia.com/zh-cn/tensorrt 开发者指南:https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/dev...
2. CMake Configure 后来等待cmake跑先编译纯cpu的版本(不带gpu并行运算加速)。 具体表现在cmake上是设置 onnxruntime_USE_CUDA 、onnxruntime_USE_TENSORRT、onnxruntime_USE_ROCM 等等一系列环境变量设置 False。 现在都忘记中间的过程了,反正自己鼓弄后来发现这步骤,最好是使用他所提供的一个python脚本,内部...
--tensorrt_home /usr/lib/aarch64-linux-gnu 1. 2. 3. 2)安装 sudo cmake install 1. 9. 静态库下载使用 C++, 见文件 10 C++ 开发 CMakeList.txt 中配置使用 ... # onnxruntime find_package(onnxruntime REQUIRED) message(onnxruntime_dir: ${onnxruntime_DIR}) ...
特点:onnxruntime支持if,动态输入 环境准备: pip install onnx==1.9.0 pip install onnxruntime-gpu==1.9...
C API 详细信息在此处。 TENSORRT 子图的形状推断 如果模型中的某些算子不受 TensorRT 支持,ONNX Runtime 将对图进行分区,仅将支持的子图发送到 TensorRT 执行提供者。因为 TensorRT 要求子图的所有输入都具有指定的形状,所以如果没有输入形状信息,ONNX 运行时将抛出错误。在这种情况下,请先在此处...
这说明批大小等于 1 时没有使用全部计算能力，而其他推理的优化器，如 ONNX 运行时能够更好地管理计算能力。 还是那句话这可能与 PyTorch 编译器主要为训练而设计有关，它会忽略批大小不足以使用其内核的所有计算能力的情况。在经过测试的 Nvidia GPU 上，TensorRT 在小批量和大批量方面的表现都远远优于其他。
NVIDIA TensorRT包括一个高性能的推理优化器和运行时,可以在推荐器,自然语言处理和图像/视频处理等应用程序中以最小的延迟提供极高的吞吐量。 ONNX的另一个早期支持者是高通,也支持ONNX Runtime。高通AI业务高级主管Gary Brotman表示:“ONNX Runtime的推出和开源是微软提升跨设备类别框架的互操作性,实现标准化和性...