要进行推理,我们使用TensorRT转化模型时,每次都要将模型序列化,之后再进行反序列化,才可以进行inference。但是build engine的过程是十分耗时的,我们可以将序列化的结果.plan保存至本地,以后直接读取本地的序列化结果即可,无需build engine,这样可以节省很多时间; c. 注意到,engine可以近似认为是一个通过编译得到的二...
一、TensorRT推理的流程 TensorRT的推理过程可以分为三个阶段:预处理、推理和后处理。以下是每个阶段的详细说明: 1. 预处理阶段 在预处理阶段,输入数据将首先被转换为TensorRT引擎可以处理的格式。具体地说,输入数据将被分割为大小固定的块,并进行缩放和裁剪等操作以适应模型的要求。 2. 推理阶段 在推理阶段,TensorRT...
OnnxParser parser(*network, gLogger); parser.parse(onnx_model_file_path.c_str(), 0); ``` ## 步骤二:加载模型 在这一步中,我们将使用TensorRT加载优化后的模型。以下是需要执行的操作和代码示例: ```cpp // 创建推理引擎 nvinfer1::ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network...
2、数据精度校准(Weight &Activation Precision Calibration) 大部分深度学习框架在训练神经网络时网络中的张量(Tensor)都是32位浮点数的精度(Full 32-bit precision,FP32),一旦网络训练完成,在部署推理的过程中由于不需要反向传播,完全可以适当降低数据精度,比如降为FP16或INT8的精度。更低的数据精度将会使得内存占用...
// 创建CUDA流,以确定这个batch的推理是独立的 cudaStreamCreate(&stream); 3.2 准备好要推理的数据并搬运到GPU float input_data_host[] = {1, 2, 3}; float* input_data_device = nullptr; float output_data_host[2]; float* output_data_device = nullptr; ...
2. 深度学习推理引擎 2.1 推理和训练的不同 深度学习的工作流程,如下图所示,可分为训练和推理两个部分。 训练过程通过设定数据处理方式,并设计合适的网络模型结构以及损失函数和优化算法,在此基础上将数据集以小批量的方式(mini-batch)反复进行前向计算并计算损失,然后 反向计算梯度利用特定的优化函数来更新模型,来...
7.推理函数 def _do_inference_base(inputs, outputs, stream, execute_async): # Transfer inpu...
推理流程：创建runtime 反序列化创建engine 创建context 获取输入输出索引 创建buffers 为输入输出开辟GPU...