使用pip安装所需Python依赖: pip install pycuda numpy opencv-pythontensorrt==10.7.0 从ONNX导出TensorRT引擎 下面的代码示例展示了如何从ONNX模型构建TensorRT引擎。请根据您的实际模型输入名称和形状进行修改。 importtensorrtastrtdefbuild_engine(onnx_file_path,trt_model_path,max_workspace_size=1<<30,fp16_...
ONNX模型量化 依然使用前面文章中所使用到的resnet50模型进行试验 1、打开tensorRT压缩包中的bin文件夹,并在该文件夹中打开终端,执行以下命令查看帮助信息 .\trtexec.exe -h 2、执行以下命令查看resnet50的性能 .\trtexec.exe --onnx=resnet50-v1-12.onnx 吞吐为: 3、执行以下命令将resnet50转出fp16的格式...
所以无法先导入ONNX模型(fp32)再进行量化(在TRT端),而caffe和其他格式的模型是支持int8(在导入TRT端前已经量化好了)的,可以直接导入int8的模型直接运行,但是ONNX那个时候不支持int8类型,无法直接导入量化后的int8模型。
模型的网络结构有两种构建方式,一种是使用TensorRT的API一层一层地去搭建,这种方式比较麻烦;另外一种是直接从ONNX模型中解析出模型的网络结构,这需要ONNX解析器来完成。由于我们已经有现成的ONNX模型了,所以选择第二种方式。TensorRT的ONNX解析器接口被封装在头文件NvOnnxParser.h中,命名空间为nvonnxparser。创建ON...
cd TensorRT-8.6.1.6\python pip install tensorrt-8.6.1-cp39-none-win_amd64.whl 6.验证安装 importtensorrtastrtprint(trt.__version__) onnx转engine模型 cd TensorRT-8.6.1.6\bin trtexec --onnx=模型输入路径.onnx --fp16 --saveEngine=模型输出路径.engine...
第一步是使用TensorRT的api来声明一个构建器类型。#include <cuda.h> #include <cuda_runtime_api.h> #include <logger.h> #include <NvOnnxParser.h> nvinfer1::IBuilder *builder = nvinfer1::createInferBuilder(sample::gLogger);构建器初始化参数需要传入一个gLogger对象,用于构建时的日志存储与打印。
ONNX模型部署 1. 模型优化与序列化 要使用TensorRT的C++ API来部署模型,首先需要包含头文件NvInfer.h。 #include"NvInfer.h" TensorRT所有的编程接口都被放在命名空间nvinfer1中,并且都以字母I为前缀,比如ILogger、IBuilder等。使用TensorRT部署模型首先需要...
方法一:使用ONNX-TensorRT库进行转换 ONNX-TensorRT是一个专门用于将ONNX模型转换为TensorRT引擎的库,它为用户提供了便捷的API来执行转换操作。以下是具体的步骤: 步骤1:安装TensorRT和ONNX-TensorRT库 首先,你需要在NVIDIA的官方网站上下载并安装适合你系统和需求的TensorRT版本。然后,使用pip命令安装ONNX-TensorRT库,...
tensorrtx onnx的配置使用 1、windows缺少dirent.h(遍历文件和目录的API,通常unix系统会提供),先下载dirent.h放到 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\include 里。 下载地址dirent/dirent.h at master · tronkko/dirent (github.com)...
我们需要将训练好的模型转换为ONNX格式。在训练模型时,可以使用各种流行的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow等。然后,使用相应的框架提供的工具将模型转换为ONNX格式。转换后的ONNX模型包含网络的结构和参数,可以被TensorRT加载和优化。 在使用TensorRT之前,我们需要安装和配置好TensorRT的运行环境。TensorRT支持多种硬件平...