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。
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...
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...
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...
最近在摸索pytorch转tensorRT部署,看了很多示例代码,把步骤总结了一下。各种模型转换都大同小异,有所收获,记录一下。 一、转换流程 pytorch转tensorRT步骤: 使用pytorch训练得到pt文件; 将pt文件转换为onnx中间件; 使用onnxsim.simplify对转换后的onnx进行简化; ...
安装tensorRT 环境参数 ubuntu-18.04 PyTorch-1.8.1 onnx-1.9.0 onnxruntime-1.7.2 cuda-11.1 cudnn-8.2.0 TensorRT-7.2.3.4 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. PyTorch转ONNX Step1:安装ONNX和ONNXRUNTIME 网上找到的安装方式是通过pip pip install onnx ...
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...
import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import numpy def to_numpy(tensor): return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy() if not exists(ENGINE_PATH): print("ERROR, model not found") exit(1) TRT_LOGGER = trt...
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...