6. bindings是tensorRT对输入输出张量的描述,bindings = input-tensor + output-tensor。比如input有a,output有b, c, d,那么bindings = [a, b, c, d],bindings[0] = a,bindings[2] = c; 7. enqueueV2是异步推理,加入到stream队列等待执行。输入的bindings则是tensors的指针(注意是device pointer); 8. ...
三、 编写推理代码 1. 创建 TensorRT 上下文 首先需要创建一个TensorRT上下文,用于加载并执行深度学习模型。可以通过以下代码进行创建: ``` #include <NvInfer.h> #include <NvOnnxConfig.h> #include <NvOnnxParser.h> #include <iostream> int m本人n(){ // 创建TensorRT上下文 nvinfer1::IRuntime* runti...
三、执行推理(官方代码有些冗余) void doInference(IExecutionContext& context, float* input, float* output, const int output_size, cv::Size input_shape) { const ICudaEngine& engine = context.getEngine(); // Pointers to input and output device buffers to pass to engine. // Engine requires...
IOptimizationProfile需要用createOptimizationProfile函数,对应 Python 的create_builder_config函数。 实现代码如下: #include<fstream>#include<iostream>#include<NvInfer.h>#include<../samples/common/logger.h>usingnamespacenvinfer1;usingnamespacesample;constchar*IN_NAME="input";constchar*OUT_NAME="output";sta...
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 ...
0\include Lib目录为: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib 推理与演示 TensorRT的加载模型执行推理的步骤基本上跟OpenVINO与OpenCV DNN很相似,唯一区别的地方在于使用tensorRT做推理,首先需要把数据从内存搬到显存,处理完之后再重新搬回内存,然后解析输出。基本步骤与代码如下:创建网络 代码...
paddle ocr tensorrt推理代码 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...
今天将分享TensorRT加速推理三维分割网络完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。 一、TensorRT优化原理 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模...
该方法的好处是不需要修改代码,通过配置环境变量就可以实现指定的GPU运行,缺点是缺乏灵活性,特别是想切换不同GPU实现模型推理的时候,这个方法就弊端就比较明显。 CUDA编程中支持的指定GPU设备的环境变量为: CUDA_VISIBLE_DEVICES 通过该系统的环境变量可以设置指定的单个GPU编号或者多个GPU编号合集,然后在程序测试与调试环...