步骤1: 安装TensorRT 确保已安装TensorRT库,以便能够在Python中使用它。可以参考TensorRT的官方文档进行安装。 步骤2: 模型转换 将您的深度学习模型(例如PyTorch或TensorFlow模型)转换为TensorRT格式。以TensorFlow模型为例: importtensorflowastf# 加载TensorFlow模型model=tf.
Plugin: integrate custom layer implementations that TensorRT does not natively support. 基本上比较经典的层比如,卷积,反卷积,全连接,RNN,softmax等,在tensorRT中都是有对应的实现方式的,tensorRT是可以直接解析的。 但是由于现在深度学习技术发展日新月异,各种不同结构的自定义层(比如:STN)层出不穷,所以tensorRT...
调用Python接口实现其实更简单,具体代码如下: defbuild_engine():builder=trt.Builder(TRT_LOGGER)network=builder.create_network(1<<(int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))config=builder.create_builder_config()parser=trt.OnnxParser(network,TRT_LOGGER)assertos.path.exists(onnx_file_path),...
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...
engine = trt.Builder().load_model("model.pth").build_engine() return engine def async_inference(engine, context, inputs, outputs, stream): """ 进行异步推理 参数: engine (trt.Engine):TensorRT 引擎 context (trt.Context):TensorRT 上下文 inputs (list[torch.Tensor]):输入张量列表 outputs (lis...
Builds an engine for the given INetworkDefinition and IBuilderConfig . This enables the builder to build multiple engines based on the same network definition, but with different builder configurations. Parameters network –The TensorRT INetworkDefinition . config –The TensorRT IBuilderConfig . Return...
使用Python进行YOLOv8模型的TensorRT加速部署 YOLOv8模型结合TensorRT进行加速部署是一个高效的目标检测解决方案。以下是一个简要的步骤指南,帮助你使用Python进行YOLOv8模型的TensorRT加速部署: 环境搭建: 确保你的系统满足硬件要求,如支持CUDA的NVIDIA GPU(如RTX 3060及以上型号)。 安装必要的软件,包括Python、PyTorch、Ten...
导入TensorRT库 python复制代码 importtensorrtastrt 2. 加载模型文件 python复制代码 withtrt.Builder(trt.FP16_PRECISION)asbuilder, trt.OnnxParser()asparser: builder.fp16_mode =True withopen("model.onnx","rb")asmodel: parser.parse(model.read()) trt_model = builder.build_cuda_engine(parser.netw...
Builds an engine for the given INetworkDefinition and IBuilderConfig . This enables the builder to build multiple engines based on the same network definition, but with different builder configurations. Parameters network –The TensorRT INetworkDefinition . config –The TensorRT IBuilderConfig . Returns...
#构建TensorRT引擎 trt_engine = build_trt_engine(tensorflow_model_path, dynamic_shape=True) #构造输入数据,这里假设输入为shape=(batch_size, input_size) input_data = np.random.rand(1, input_size).astype(np.float32) #进行动态批处理推理 output_data = dynamic_batch_inference(trt_engine, input_...