TensorRT:Python API MaWB Free Man 7 人赞同了该文章 目录 收起 1. 构建阶段 1.1. 在 Python 中创建网络定义 1.2. 使用 ONNX 解析器导入模型 1.3. 构建引擎 2. 反序列化plan文件 3. 执行推理 4. 小结 注:全文翻译自NVIDIA官方文档《NVIDIA Deep Learning TensorRT Documentation》中第4节。
首先,它支持常见的神经网络框架,如PyTorch或TensorFlow,这意味着用户可以直接从现有的项目中迁移代码,而无需担心兼容性问题。其次,API提供了丰富的函数库,覆盖了从模型定义、优化配置到最终生成TensorRT引擎的所有步骤。例如,`trt_llm.define_model()`函数允许用户以声明式的方式描述模型架构,而`trt_llm.optimize()`则...
#build an empty network using buildernetwork = builder.create_network() 网络构建完毕后,需为网络添加结构,可以使用onnx/caffe/uft解析添加网络,但本篇博客使用C++ API 构建网络,如下: #add an input to network using the *input-namedata = network.add_input('data', dt, (1, 1,INPUT_SIZE ))#add...
TensorRT的Python API的基本用法和接口解析 本章说明PythonAPI的基本用法,假设您从 ONNX 模型开始。onnx_resnet50.py示例更详细地说明了这个用例。 Python API 可以通过tensorrt模块访问: import tensorrt as trt 4.1. The Build Phase 要创建构建器,您需要首先创建一个记录器。 Python 绑定包括一个简单的记录器实...
tensorrt跑engine文件 Python tensorrt python api 文章目录 0. 概要 1. 入门 2. 下载 3.安装 3.1 tar安装 参考 安装教程请直接转到3.1 tar安装 0. 概要 NVIDIA TensorRT 的核心是一个C++库,有助于对 NVIDIA 图形处理单元 (GPU) 进行高性能推理。TensorRT 采用经过训练的网络,该网络由网络定义和一组经过...
Python API 可以通过tensorrt模块访问: import tensorrt as trt 1. 4.1. The Build Phase 要创建构建器,您需要首先创建一个记录器。 Python 绑定包括一个简单的记录器实现,它将高于特定严重性的所有消息记录到stdout 。 logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) ...
TensorRT的Python API使得Python开发者能够方便地利用TensorRT进行模型的推理。 二、准备TensorRT的Python环境 安装TensorRT: 可以通过NVIDIA的官方网站下载TensorRT安装包,或者使用包管理器(如pip)安装(如果可用)。 注意:安装TensorRT可能需要满足特定的系统要求,如CUDA版本等。 安装依赖库: TensorRT的Python API可能依赖...
使用TensorRT的Python API,你可以轻松地部署TensorRT模型。以下是一个简单的示例代码: ```pythonimport tensorrt as trtimport numpy as npimport cv2 加载TensorRT模型 TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)with open(‘yolov5s.engine’, ‘rb’) as f: engine = ...
It is also possible to populate the network manually using the Network API. Builder The tensorrt.Builder is used to build a tensorrt.ICudaEngine . In order to do so, it must be provided a populated tensorrt.INetworkDefinition . Engine and Context The tensorrt.ICudaEngine is the ...
TensorRT Python API允许您使用Python脚本直接调用TensorRT的功能。您可以通过pip安装TensorRT: pip install tensorrt 二、YOLOv5模型转换 如果您还没有将YOLOv5模型转换为ONNX格式,可以使用PyTorch的ONNX导出功能进行转换。这里假设您已经有了一个训练好的YOLOv5模型。 import torch import torch.onnx # 加载YOLOv5模型...