其模型推理流程大致可以分为以下几个步骤: 1. **模型导入(Model Import)**: -首先,你需要将训练好的模型(如来自TensorFlow、PyTorch、ONNX等框架的模型)转换成TensorRT支持的格式。这一过程通常涉及读取原始模型的结构和权重,并将其转换为TensorRT可以理解的内部表示形式。 2. **模型优化(Optimization)**: - ...
常用参数:1 << int(tensorrt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH),使用 Explicit Batch 模式; 常用方法: network.add_input('oneTensor', trt.float32, (3, 4, 5)) 标记网络输入张量; convLayer = network.add_convolution_nd(XXX) 添加各种网络层; network.mark_output(convLayer.get_output(0))...
步骤2:创建TensorRT引擎 在这一步中,我们需要使用ONNX或TensorFlow模型创建TensorRT引擎。以下是一个示例代码片段: importtensorrtastrt# 创建TensorRT构建器builder=trt.Builder()# 创建ONNX解析器parser=trt.OnnxParser(builder)# 解析ONNX模型withopen("resnet50.onnx","rb")asf:parser.parse(f.read())# 创建...
int rtt = add_context_device(trt_context, "TensorRT"); if (0 > rtt){ fprintf(stderr, "add_context_device NV TensorRT DEVICE failed.\n"); return -1; } /* create graph, load tengine model xxx.tmfile */ graph_t graph = create_graph(trt_context, "tengine", model_file); if (NUL...
一般都是按照将模型从torch->onnx->tensorrt的流程，然后c++调用tensorrt的模型进行推理。
1 TensorRT API 构建流程 TensorRT API 的整个构建过程可以分为构建阶段和运行阶段,其中构建阶段指的是添加算子&数据、网络参数配置、进行算子间逻辑连接以组建模型网,来生成 TensorRT Engine;运行阶段则可以抛开算子实现,直接调用构建阶段生成的 TensorRT Engine 进行前向推理计算。两个阶段中都有一些比较关键的模块,在...
1 TensorRT API 构建流程 TensorRT API 的整个构建过程可以分为构建阶段和运行阶段,其中构建阶段指的是添加算子&数据、网络参数配置、进行算子间逻辑连接以组建模型网,来生成 TensorRT Engine;运行阶段则可以抛开算子实现,直接调用构建阶段生成的 TensorRT Engine 进行前向推理计算。两个阶段中都有一些比较关键的模块...