TensorRT的”hello world“程序sampleMNIST是众多TensorRT初学者很好的起点,本文旨在详细分析sampleMNIST的代码,从实践出发帮助理解TensorRT的相关概念、与cuda的关系、以及核心API的使用。 代码分析 sampleMNIST的github 代码参考link:https://github.com/NVIDIA/TensorRT/blob/release/6.0/samples/opensource/sampleMNIST/sample...
其中main.cpp中的内容我是直接复制TensorRT提供的官方demo,其代码位于:/home/cxj/Documents/TensorRT/samples/opensource/sampleOnnxMNIST/sampleOnnxMNIST.cpp,大家可以直接copy就行了。 【小知识】:我们知道C/C++文件编译后在win系统中生成.dll和.lib文件,别人想调用你的代码,你只需要给他提供一个.lib或者.dll文件...
将TensorRT-8.4.3.1\lib中所有lib文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\lib\x64 将TensorRT-8.4.3.1\lib中所有dll文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin 注:这里的v11.6根据自己的Cuda版本号即可 之后,需要手动将C:\Program Files\NVIDIA GPU ...
用Visual Studio打開示例項目sample_onnx_mnist.sln后,可以看到依賴的源文件就3個:“getopt.c”、“logger.cpp”、“sampleOnnxMNIST.cpp”,其中,第3個是main函數所在的程序,算是我們的模板,另外兩個算是依賴項。 在sample_onnx_mnist的項目屬性中,查閲“VC++目錄”下的“可執行文件目錄”、“庫目錄”,以及“...
Compile this sample by running make in the/samples/trtexec directory. The binary named trtexec will be created in the/bin directory. cd<TensorRT root directory>/samples/trtexec make Whereis where you installed TensorRT. Using trtexec trtexec can build engines from models in Caffe, UFF, or ONNX...
c++环境下,以TensorRT5.1.5.0的sampleOnnxMNIST为例子,用opencv读取一张图片,然后让TensorRT进行doInference输出(1,1000)的特征。代码如下所示,把这个代码替换sampleOnnxMNIST替换,然后编译就能运行了。 #include<algorithm>#include<assert.h>#include<cmath>#include<cud...
进入到下图所示的路径,运行sample.py,如果正常输出,则代表tensorrt安装成功。 如果提示没装pycuda,还需要再安装一下 pip install pycuda 1. YOLOv5使用TensorRT加速 这部分内容看到不少博客都是用Cmake编译生成yolov5的VS工程,非常繁琐麻烦,主要是这些博文写作时间较早。
cmake demo docker include parsers plugin samples common opensource sampleCharRNN sampleDynamicReshape sampleFasterRCNN sampleGoogleNet sampleINT8 sampleINT8API sampleMLP sampleMNIST sampleMNISTAPI CMakeLists.txt README.md sampleMNISTAPI.cpp sampleMovieLens sampleMovieLensMPS sampleNMT sampleOnnxMNIST sample...
首先我们修改一段官方的Sample(sampleOnnxMNIST),大概步骤是使用ONNX-TensorRT转换工具将ONNX模型进行转换,然后使用TensorRT构建模型并运行起来。 省略掉代码中的其他的部分(想看完整的代码可以直接查看官方的例子),这里只展示了修改后的main函数的部分内容:
auto parser = nvonnxparser::createParser(*network, sample::gLogger);parser->parseFromFile(onnx_file.c_str(), static_cast<int>(nvinfer1::ILogger::Severity::kINFO)); 其中parserFromFile的第一个参数是读取到的onnx文件的地址,可以这样获取string onnx_file = "./MNIST.onnx"; onnx_file.c_...