# Python 示例代码importpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinitimporttensorrtastrtdefload_engine(engine_path):withopen(engine_path,'rb')asf:engine_data=f.read()runtime=trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))en
trt_engine.max_workspace_size = (1 << 20) trt_engine.fp16_mode = True # enable fp16 mode for better performance. cuda_stream = cuda_runtime.create_stream() with trt.Stream(cuda_stream): # wrap the CUDA stream with TensorRT stream. inputs, outputs, bindings, stream = trt_engine.cre...
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导出模型:首先,您需要使用原始的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)将训练好的模型导出为ONNX或其他TensorRT支持的格式。 转换模型:然后,使用TensorRT提供的工具(如trtexec或Python API)将导出的模型转换为TensorRT引擎文件(.engine)。这个过程中,TensorRT会对模型进行优化,以适应GPU的并行计算能力。 四、Python端推理...
问在python上使用TensorRT .engine文件进行推理ENPython推断可以通过.engine文件实现。下面的示例从磁盘加载...
将序列化后的 TensorRT 引擎文件，反序列化成 engine。代码如下：// 从文件中读取序列化后的引擎并反...
onnx转tensorrt Window使用zip安装后使用 TensorrtRT-8.6.1.6/bin/trtexec.exe 文件生成 tensorrt 模型文件 Ubuntu使用tar安装后使用 TensorrtRT-8.6.1.6/bin/trtexec 文件生成 tensorrt 模型文件 ./trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.trt --fp16 --workspace=16 --shapes=input:2x3x224x224 ...
class tensorrt.EngineInspectorAn engine inspector which prints out the layer information of an engine or an execution context. The engine or the context must be set before get_layer_information() or get_engine_information() can be called.
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...
解决步骤:参考TensorRTEngine. init () 中的self.cfx = cuda.Device(0).make_context(), 同时别忘了在实例释放时detach cuda上下文 参考TensorRTEngine.inference()中的self.cfx.push() 与 self.cfx.pop() 操作 参考文章: https://stackoverflow.com/questions/56371103/how-to-run-tensorrt-in...