import pycuda.autoinit import tensorrt as trt import sys, os sys.path.insert(1, os.path.join(sys.path[0], "..")) import common import onnxruntime import dataset def runTensorRTModel(onnx_path='./new_crnn.onnx', engine_path = './new_crnn.engine', image_path = './data/demo....
https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API.git TensorRT C# API 项目应用源码: https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples.git 2. 接口介绍 下面简单介绍一下该项目封装的接口: class Nvinfer 模型推理类:该类主要是封装了转换后的接口,用户可以直接调用该类进行初始化推理引擎。 pub...
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...
按照一开始的 workflow，应该先创建 context，不过创建 context 只是一行代码，所以我们先看看 buffer 如何...
实现代码如下: importtensorrtastrt verbose =TrueIN_NAME ='input'OUT_NAME ='output'IN_H =224IN_W =224BATCH_SIZE =1 EXPLICIT_BATCH =1<< (int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH) TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.VERBOSE)ifv...
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 ...
TensorRTpython多进程推理踩坑(csdn)&md 1、TensorRT多线程推理 此时需要在每个线程内创建上下文，且在初始化ctx之后进行ctx.pop(),推理操作前，ctx.push(),运行结束前运行ctx.pop()class detector():def __init__(device):self.ctx = cuda.Device(device).make_context()self.engine = self.get_engine self...
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...