如果不报错的话,我们会在bin目录下得到一个名为mvsnet.trt的模型,这就是转换得到的TensorRT模型。至此,模型转换部分全部结束。 5、模型推断(Inference) 这部分我们要使用转换得到的.trt模型进行Inference,要解决的任务就是:如何加载该模型,输入测试数据并得到对应的输出。 首先,编写TRTModule类,相当于
导语:TensorRT立项之初的名字叫做GPU Inference 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。 1. 概述 本文以pytorch resnet101...
3.4 TensorRT构建 最后,我们使用TensorRT加载ONNX模型并进行推理优化。 importtensorrtastrtdefbuild_engine(onnx_file_path):logger=trt.Logger(trt.Logger.WARNING)builder=trt.Builder(logger)network=builder.create_network()# 解析ONNX模型withopen(onnx_file_path,'rb')asmodel:parser=trt.OnnxParser(network,l...
1. 使用 PyTorch 加载并启动预训练模型 2.将PyTorch模型转换为ONNX格式 3. 可视化ONNX模型 4. 在TensorRT中初始化模型 5. 主函数 6. 精度测试 7. 使用 TensorRT 加速注:本文翻译自博客《How to Convert a Model from PyTorch to TensorRT and Speed Up Inference》。在《使用...
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...
TensorRT是Nvidia开发的一个神经网络前向推理加速的C++库,提供了包括神经网络模型计算图优化、INT8量化、FP16低精度运算等神经网络前向推理优化的方法(更加具体的介绍可以参考官网:https://developer.nvidia.com/tensorrt,初学者亦可参考深蓝学院的课程:《CUDA入门与深度神经网络加速》)。目前TensorRT提供了C++与Python的AP...
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10...
推理加速1_pytorch转tensorRT 1.模型转换(pytorch模型->onnx->tensorRT) 1.1 pytorch->onnx dummy_image = torch.randn(1, 3, 224, 224)model.to(device)dummy_image.to(device)dest ="test.onnx"torch.onnx.export(model, dummy_image, dest, export_params=True, input_names=['modelInput'], output...
可以配置一些engine参数,例如 TensorRT engine允许的最大内存或设置 FP16 模式。我们还应该指定批次的大小。 # allow TensorRT to use up to 1GB of GPU memory for tactic selectionbuilder.max_workspace_size = 1 << 30# we have only one image in batchbuilder.max_batch_size = 1# use FP16 mode if...
对模型的转化,本文实现了pytorch模型转onnx模型和onnx转TensorRT,在转为TensorRT模型的过程中,实现了模型单精度的压缩。 对于加速推理,本文实现GPU环境下的onnxruntime推理、 TensorRT动态推理和TensorRT静态推理。 希望本文能帮助大家。 环境配置 CUDA版本:11.3.1 ...