4. TensorRT的工作流程 5. Pytorch模型转换 6. Tensorflow模型转换 7. 模型推理 0. 主要内容 深度学习推理引擎 推理引擎的优化思路 TensorRT概述 TensorRT的工作流程 Pytorch模型转换 Tensorflow模型转换 模型推理 1. DL推理引擎概述 图1 深度学习推理引擎 2. 引擎优化思路 图2 推理引擎的优化思路 3. T
tar -xzvf TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.tar.gz# 解压文件# 将lib添加到环境变量里面vim ~/.bashrcexportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:./TensorRT-8.6.1.6/libsource~/.bashrc# 或 直接将 TensorRT-8.6.1.6/lib /include 添加到 cuda/lib64 /include 里面cp -r ./lib/* /usr/lo...
首先，需要安装ONNX库。使用PyTorch的导出功能，将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式。ONNX模型转换为TensorRT模型：Windows系统使用trtexec.exe文件，Ubuntu系统使用trtexec文件，将ONNX模型转换为TensorRT引擎文件。转换过程中，可以通过参数如fp16指定是否使用半精度浮点数，通过shapes指定输入数据的大小，TensorR...
with open('yolov5s.engine', 'wb') as f: f.write(engine.serialize()) 四、使用Python部署TensorRT模型 使用TensorRT的Python API,你可以轻松地部署TensorRT模型。以下是一个简单的示例代码: ```pythonimport tensorrt as trtimport numpy as npimport cv2 加载TensorRT模型 TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logge...
在Python中使用TensorRT引擎进行深度学习推理需要经过多个步骤。首先,你需要安装和配置TensorRT。然后,你需要将你的深度学习模型转换为ONNX格式,以便使用TensorRT进行优化。接下来,你需要编写Python代码来加载和运行模型。最后,你需要优化和部署推理过程,以实现高性能的推理。一、安装和配置TensorRT要使用TensorRT,你需要在你...
tensorrt python代码使用 tensorrt python接口 (一)TensorRT介绍: Tensor是一个有助于在NVIDIA图形处理单元(GPU)上高性能推理c++库,专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。 TensorRT可以对网络进行压缩、优化以及运行时部署,并且没有框架的开销。改善网络的延迟、吞吐量以及效率。
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使用TensorRT + Python的部署方式按照YOLOv5官方所提供的用例就没什么问题。 流程也是比较固定:先将pt模型转为onnx,再将onnx模型转为engine,所以在执行export.py时要将onnx、engine给到include。 PT模型转换为ONNX模型 python path/to/export.py --weights yolov5s.pt --include torchscript onnx coreml saved...
【模型部署】在C++和Python中搭建TensorRT环境 回到顶部 1. C++端安装 TensorRT安装过程比较简单,和OpenCV类似,特别需要注意的是与CUDA和cuDNN版本的对应。 1.1 CUDA和cuDNN版本 在安装TensorRT之前,请严格按照官方要求安装与TensorRT相匹配的CUDA和cuDNN。各版本安装要求可参考官方文档。以TensorRT8.2.5为例,各平台支持...
Tensorrt的安装方法主要有：1、使用 pip install 进行安装；2、下载 tar、zip、deb 文件进行安装;3、使用docker容器进行安装： TensorRT Container Release Notes Windows系统 首先选择和本机nVidia驱动、cuda版本、cudnn版本匹配的Tensorrt版本。我使用的：cuda版本：11.4；cudnn版本：11.4 建议下载 zip ...