TensorRT 是 NVIDIA 提供的一款高性能深度学习推理优化库,主要用于在 NVIDIA GPU 上快速执行深度学习模型。借助 TensorRT,您可以显著提高模型的推理速度,并且减少推理时的计算资源消耗。本文将通过代码示例展示如何在 Python 中使用 TensorRT 进行推理。 安装TensorRT 在开始之前,确保您已经安装了 TensorRT。您可以通过以下...
以下是使用Python版TensorRT进行推理的代码流程: 1. 导入TensorRT库 python复制代码 importtensorrtastrt 2. 加载模型文件 python复制代码 withtrt.Builder(trt.FP16_PRECISION)asbuilder, trt.OnnxParser()asparser: builder.fp16_mode =True withopen("model.onnx","rb")asmodel: parser.parse(model.read()) ...
参考https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch train.py流程:加载数据dataloader.py正向传播tiny.py反向传播loss.py dataloader.py import cv2 import numpy as np from PIL import Image from torch.utils.data.dataset import Dataset class YoloDataset(Dataset): def __init__(self, annotation_lines, inp...
在tensorrt-llm之qwen-fp16引擎构建讲解build之后,就是推理代码,也是比较重要的了解trtllm的核心思想。 生成fp16的推理引擎。 - run ```bash python3 ../run.py --input_text "你好,请问你叫什么?" \ --max_output_len=50 \ --tokenizer_dir ./tmp/Qwen/7B/ \ --engine_dir=./tmp/Qwen/7B/trt_e...
以下是使用PaddleOCR和TensorRT进行推理的示例代码: ```python import paddle import paddle.nn as nn from paddleocr import PaddleOCR import pycuda.autoinit import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.gpuarray as gpuarray import numpy as np #初始化PaddleOCR模型 ocr_model = Paddle...
```python # 创建TensorRT执行器 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建TensorRT执行上下文 context = engine.create_execution_context() ``` 6. 执行模型推理 在创建了TensorRT引擎和执行上下文之后,就可以使用它们对输入数据进行推理了。具体实现方式因不同框架而异,在这里以TensorFlow为...
python torch2onnx.py torch转onnx模型我这里以及写好了,如果你是自己的数据集,需要修改num_classes,ckpt中torch的模型,output_namse和input_names是输出以及输入结点,因为有三个输出,所以是三个结点名字。最终导出的模型会保存在model_data文件下。 这里导出onnx有两个模式,你可以选择是否开启simplity,如果开启改功...
使用TensorRT API(C++ 或 Python)手动构建网络 这其中 .onnx 文件转换路径是 TensorRT 自动转换最通用和最高效的路径之一,适用于 Tensorflow、PyTorch 以及许多其他框架; 基于这条路径,有多种工具可以帮助用户将模型从 ONNX 转换为 TensorRT 引擎,最常见的工具是使用TensorRT 附带的命令行工具trtexec :可以将 ONNX ...
output_text = paddleocr_trt.ocr_inference(trt_model, input_image) ``` 5) 输出识别结果: ```python print("识别结果:", output_text[0][0]) ``` 5.总结 通过使用 PaddleOCR TensorRT 推理代码,可以实现在 NVIDIA GPU 上的加速推理,提高光学字符识别的性能。©...
使用 beam-search 算法，实现精确回答。运行命令：root@7c0802f0d081:~# /bin/python3 /root/TensorRT-LLM/examples/run.py 输入：您是帮助助手。输出：同样的结果，显示使用 beam-search 的效果。此推理过程展示了 tensorrt-llm 与 qwen 结合的 fp16 引擎如何高效生成精确回答。