(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream); //执行推理 context->enqueueV3(stream); cudaStreamSynchronize(stream); float rst[10]; cudaMemcpyAsync(&rst, buffers[outputIndex], 1 * 10 * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream); cout << file_name << " 推理结果: " << softmax(rst) ...
context->enqueueV2(buffers, stream, nullptr); 通常在内核之前和之后将登录后复制cudaMemcpyAsync()排入队列以从 GPU 中移动数据(如果数据尚不存在)。登录后复制enqueueV2()的最后一个参数是一个可选的 CUDA 事件,当输入缓冲区被消耗时发出信号,并且可以安全地重用它们的内存。 要确定内核(可能还有登录后复制memcpy...
#include<chrono>autostartTime=std::chrono::high_resolution_clock::now();context->enqueueV2(&buffers[0],stream,nullptr);cudaStreamSynchronize(stream);autoendTime=std::chrono::high_resolution_clock::now();floattotalTime=std::chrono::duration<float,std::milli>(endTime-startTime).count(); 如果设...
到这一步,如果你的输入数据已经准备好了,那么就可以调用TensorRT的接口进行推理了。通常情况下,我们会调用IExecutionContext对象的enqueueV2()函数进行异步地推理操作,该函数的第二个参数为CUDA流对象,第三个参数为CUDA事件对象,这个事件表示该执行流中输入...
// DMAinputbatch data to device, infer on the batch asynchronously,andDMA output back to hostCHECK(cudaMemcpyAsync(buffers[inputIndex],input, batchSize *3* IN_H * IN_W * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream));context.enqueue(batc...
context.enqueue(batchSize, buffers, stream, nullptr); CHECK(cudaMemcpyAsync(output, buffers[outputIndex], batchSize * OUTPUT_SIZE * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream)); cudaStreamSynchronize(stream); // release the stream and the buffers ...
if (!context->enqueueV2((void**)bindings, stream, nullptr)){ LOG("Error happens during DNN inference part, program terminated"); return false; } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 7. 从后处理拿到结果并且输出到控制台 想要后处理,还得把数据从Device放到Host上面去, 这里不要忘记了还要同步一下 ...
context->enqueueV2(&buffers[0], stream, nullptr); cudaStreamSynchronize(stream); auto endTime = std::chrono::high_resolution_clock::now(); float totalTime = std::chrono::duration<float, std::milli> (endTime - startTime).count(); ...
通常情况下,我们会调用IExecutionContext对象的enqueueV2()函数进行异步地推理操作,该函数的第二个参数为CUDA流对象,第三个参数为CUDA事件对象,这个事件表示该执行流中输入数据已经使用完,可以挪作他用了。如果对CUDA的流和事件不了解,可以参考我之前写的这篇文章。
context->enqueueV2(&buffers[0], stream, &inputReady); Python context.execute_async_v2(buffers, stream_ptr, inputReady) 6.12. Engine Inspector TensorRT 提供IEngineInspectorAPI 来检查 TensorRT 引擎内部的信息。从反序列化的引擎中调用createEngineInspector()创建引擎inspector,然后调用getLayerInformation()或...