# 安装 TensorRT Python API cd /usr/local/TensorRT/python/ pip install tensorrt-8.2.2.1-cp39-none-linux_x86_64.whl export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/TensorRT/lib:$LD_LIBRARY_PATH python -c "import tensorrt; print(tensorrt.__version__)" # 安装 Polygraphy,或者通过 TensorRT/tools/Polygraphy ...
首先是使用 Python API 直接搭建 TensorRT 网络,这种方法主要是利用tensorrt.Builder的create_builder_config和create_network功能,分别构建 config 和 network,前者用于设置网络的最大工作空间等参数,后者就是网络主体,需要对其逐层添加内容。 此外,需要定义好输入和输出名称,将构建好的网络序列化,保存成本地文件。值得注...
cmake -version 修改cmakelist.txt mkdir build cd build I:\python_script\YOLOX\demo\TensorRT\cpp>build>cmake ../. 无法打开包括文件:cuda_runtime.h解决办法 为了禁用Visual C++中的 min/max宏定义,可以在包含<windows.h>头文件之前加上:#define NOMINMAX,或者将NOMINMAX 加入预定义处理器中。 NOMINMAX...
二.Resnet分类采用C++ API 转换tensorrt编译语言:C++/tensorrt ①.此代码为resnet分类转换为tensorrt代码,已可使用visualstudi编译器 1 resnet18.cpp文件 resnet18.cpp 1 ②.若需要linux系统运行可编译的CMakeLists.txt文件为: CMakeLists.txt ③.visual studio预测结果: 总之测试2张图基本在一个大类中,应该没...
cmake demo docker include 二、编译TensorRT的开源源码 (1)编译使用github上的源码 环境版本:gcc5.3.1 cuda10.0 cudnn-7.6.5 注意gcc>=5.x 下载源码: git clone -b release/6.0 htttps:///nvidia/TensorRT cd TensorRT && git submodule update --init --recursive ...
上面图中还有一个 Netwok Definition API 这个是为了给那些使用自定义的深度学习框架训练模型的人提供的TensorRT接口。举个栗子:比如 YOLO 作者使用的darknet要转tensorrt估计得使用这个API,不过一般网上有很多使用其他框架训练的YOLO,这就可以使用对应的caffe/tensorflow/onnx API了。
使用ONNX文件作为TensorRT的输入，ONNX格式需要转换为TensorRT Engine以优化模型。可以通过C++API、Python API、TF_TRT Runtime进行优化。TF_TRT可能有限制，C++API通常比Python API更高效。利用netron.app等工具可视化ONNX模型，并在TensorRT中进行测试，以评估优化后的模型性能和精度。
获取耕读应用案例请参考:TensorRT-CSharp-API-Samples 🗂 API文档 命名空间 模型推理API 模型推理API 序号API参数解释说明 1方法OnnxToEngine()将onnx模型转为engine可以调用封装的TensorRT中的ONNX 解释器,对ONNX模型进行转换,并根据本机设备信息,编译本地模型,将模型转换为TensorRT 支持的engine格式。
实际工程部署中多采用c++进行部署,因此在本教程中也使用的是tensorRT的C++API,tensorRT版本为5.1.5。具体tensorRT安装可参考教程[深度学习] TensorRT安装,以及官网的安装说明。 模型持久化 部署tensorflow模型的第一步是模型持久化,将模型结构和权重保存到一个.pb文件当中。