目前常用的深度学习模型加速的方法是:将pytorch/tensorflow等表示的模型转化为TensorRT表示的模型。 pytorch和tensorflow我们了解,那么TensorRT是什么呢? TensorRT是NVIDIA公司出的能加速模型推理的框架,其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快,比如你的模型测试一张图片的速度是50ms,那么用tensorRT加速的话,可能只需要1...
1. 了解PyTorch模型和TensorRT的基本知识 PyTorch:一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。 TensorRT:NVIDIA推出的高性能深度学习推理(Inference)引擎,可以加速深度学习模型的推理速度。 2. 准备一个已经训练好的PyTorch模型 假设我们有一个已经训练好的PyTorch模型,例如一个简单的卷积神经网络(CNN...
在推理过程中,TensorRT会对模型进行多种优化,包括层融合、精度降低(如将FP32转为FP16或INT8)、内存复用等。 2. PyTorch到TensorRT的转换流程 将PyTorch模型转化为TensorRT模型的主要步骤如下: 模型训练- 使用PyTorch训练模型并保存为.pt文件。 TorchScript化- 将PyTorch模型转换为TorchScript格式,便于后续的TensorRT优化...
1. 使用 PyTorch 训练模型2. 将模型转换为 ONNX 格式3. 使用 NVIDIA TensorRT 进行推理 在本教程中,我们仅使用预训练模型并跳过步骤 1。现在,让我们了解什么是 ONNX 和 TensorRT。 什么是 ONNX? 有许多用于训练深度学习模型的框架。最受欢迎的是 Tensorflow 和 PyTorch。但是,由 Tensorflow 训练的模型不能与 ...
step2.安装pytorch版本 链接:pytorch 在这里你可以选择更多pytorch的版本,根据你所安装的cuda版本选择。 我选择的版本 1.12.0+cu116 1. TensorRT的安装 step1.下载TensorRT 链接:NVIDIA TensorRT Download选择一个版本进行下载,注意确保这个版本所支持的CUDA与你的版本对应。
PyTorch是一个灵活的开源深度学习框架,广泛应用于研究和开发。而TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)引擎,专为部署在高性能计算(HPC)环境中而设计。将PyTorch模型转换为TensorRT模型,可以充分利用TensorRT的优化和部署功能,提高模型的推理速度。本文将提供一份从PyTorch到TensorRT的转换指南,帮助您完成整个转换...
Pytorch 模型转 TensorRT 的问题 到目前为止 Pytorch 模型转 TensorRT 依旧是一件很麻烦的事情,网上许多资料,包括 Pytorch 官网文档在内给出的路径都是 Pytorch 转 onnx 格式,或者转onnx格式前中间先转成 torch script 格式,再用 TensortRT 解析 onnx 格式。
这实际是由于pytorch与TensorRT版本不匹配,我的TensorRT是7.0,pytorch应该是1.4,但我用了1.7 因此需要用1.7重新读取权重文件,然后用老的方式保存,再用onnx导出 def main(): input_shape = (3, 416, 416) model_onnx_path = "yolov4tiny.onnx"
Pytorch转TensorRT实践 导语:TensorRT立项之初的名字叫做GPUInference Engine(简称GIE),是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎,TensorRT现已支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。
pytorch 转tensorRT 推理结果不对 1. torch.Tensor: 1. 数据类型: 包含单一数据类型元素的多维矩阵 2. tensor类型的转化: 将python的list或序列数据转化为Tensor,dtype为torch.FloatTensor torch.tensor() 1. 3. 改变torch.dtype和torch.device: 使用to()方法...