@文心快码pytorch onnx tensorrt 文心快码 PyTorch、ONNX、TensorRT是深度学习模型训练和部署过程中常用的工具,它们各自承担着不同的角色。下面我将分别解释这些工具的基本概念,并阐述PyTorch模型如何转换为ONNX格式,以及ONNX模型如何通过TensorRT进行优化和加速。 1. 基本概念 PyTorch:一个开源的机器学习库,广泛用于...
使用PyTorch、ONNX 和 TensorRT 将视觉 Transformer 预测速度提升 9 倍 U-NET、Swin UNETR等视觉转换器在语义分割等计算机视觉任务中是最先进的。 U-NET是弗赖堡大学计算机科学系为生物医学图像分割开发的卷积神经网络。其基于完全卷积网络,并在结构上加以修改与扩展,使得它可以用更少的训练图像产生更精确的分割。在...
这对我们来说是一个好消息,训练时间改进的结果令人印象深刻。PyTorch 团队在发布新闻稿和 PyTorchGitHub上没有提到的是 PyTorch 2.0 推理性能。所以我们来对推理的速度做一个简单的研究,这样可以了解 PyTorch 2.0 如何与其他推理加速器(如 Nvidia TensorRT 和 ONNX Runtime)是否还有差距。
ONNX Runtime是一个用于运行ONNX(Open Neural Network Exchange)模型的性能优化推理引擎。它支持多种硬件平台,包括GPU。 安装教程: ONNX Runtime的安装也相对简单,你可以使用pip进行安装。以下是安装ONNX Runtime的示例代码: pip install onnxruntime-gpu 代码解释: 假设你有一个已经转换为ONNX格式的模型model.on...
为了解决这个问题,我们可以使用PyTorch、ONNX和TensorRT等工具来优化模型,提高推理速度。 一、使用PyTorch训练视觉Transformer模型 首先,我们需要使用PyTorch来训练我们的视觉Transformer模型。PyTorch是一个开源的深度学习框架,提供了丰富的工具和库,使得模型训练变得简单高效。我们可以使用预训练的模型作为起点,并在自己的数据...
我们使用 Nebuly 的开源库 Speedster 运行了一些推理测试，对于这个我们这个测试，Speedster 允许我们运行 TensorRT、ONNX Runtime，并将它们与 16 位和 8 位动态和静态量化相结合（仅用 2 行代码）。 在测试期间，我们还使用 Speedster 收集有关顶级策略的性能信息，以减少推理延迟。这次测试是在带有 ResNet 的 ...
不同的格式有各自的用途和优缺点,选择适合特定应用的格式非常重要。PyTorch 原生格式适用于调试和开发,Hugging Face Transformers 格式适用于 NLP 应用,ONNX 格式适用于跨平台模型部署,而 TensorRT 格式则特别适用于需要高性能推理的 NVIDIA 硬件。选择适合的格式通常取决于目标设备、性能需求以及开发环境。
将onnx模型转为TensorRT 模型,新建onnx2trt.py,插入代码: build_engine函数共有三个参数: onnx_file_path: onnx模型的路径。 engine_file_path:TensorRT模型的路径。 half:是否使用单精度。 单精度的模型速度更快,所以我选择使用单精度。 通过上面的代码就可以完成模型的转化,下面开始实现推理部分,推理分为动态推...
2.导出ONNX 如果使用的是PyTorch训练框架,可采用其自带的ONNX导出API。 torch.onnx.export() 3.生成推理引擎 使用TensorRT自带的转换工具trtexec执行ONNX到推理引擎的转换工作。 4.如何确定哪些OP是不被TRT支持的 执行ONNX到TensorRT推理引擎的转换工作时,难免遇到一些不支持的OP,此时可以通过日志等查看,推荐在转换...
2. 多帧处理(加速) 2.1 pt2onnx importonnximporttorchimportnumpyasnpfromparametersimportget_parametersasget_parametersfrommodels._model_builderimportbuild_modelTORCH_WEIGHT_PATH='./checkpoints/model.pth'ONNX_MODEL_PATH='./checkpoints/model.onnx'args=get_parameters()defget_torch_model():# args =...