TensorRT 通过各种优化方法如层融合、精度校准(比如FP32到FP16或INT8的量化)、内存优化等来提高推理性能。 导入模块 import os import cv2 import numpy as np import tensorrt as trt import torch as t import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import time 这里导入了用于操作系统...
你需要设置一些优化参数,如精度(FP32、FP16或INT8)、工作空间大小等。 python # 设置FP16精度 config = builder.create_builder_config() config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) # 设置工作空间大小(单位:MB) max_workspace_size = 1 << 30 # 例如,1GB config.set_max_workspace_size(max_workspa...
1. 减小最大输入的尺寸和 batch size: 这个没啥好说的,只能自己多试试 2. 降低模型精度:一般用 fp16 或者int8就可以 --noTF32 Disable tf32 precision (default is to enable tf32, in addition to fp32) --fp16 Enable fp16 precision, in addition to fp32 (default = disabled) --int8 Enable...
D:\ProgramFiles\TensorRT-7.0.0.11.Windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn7.6\TensorRT-7.0.0.11\bin>trtexec --onnx=./yolov7.onnx --saveEngine=./yolov7_fp16.engine --fp16 --workspace=200 &&&& RUNNING TensorRT.trtexec # trtexec --onnx=./yolov7.onnx --saveEngine=./yolov7_fp16.engine -...
/trtexec --onnx=<onnx_file> \ --explicitBatch \ #在构建引擎时使用显式批大小(默认=隐式)显示批处理 --saveEngine=<tensorRT_engine_file> \ #输出engine --workspace=<size_in_megabytes> \ #设置工作空间大小单位是MB(默认为16MB) --fp16 #除了fp32之外,还启用fp16精度(默认=禁用) #动态输入...