TensorRT 10.0还增强了运行时内存分配的功能。通过createExecutionContext函数,用户可以指定执行上下文设备内存的分配策略。对于用户管理的分配方式,TensorRT提供了额外的API,以便根据实际输入形状查询所需的大小,从而更精细地管理内存资源。 减重引擎(Weight-stripped engines)与重量流 (Weight streaming) 为了应对大型模型的部...
ICudaEngine对象中存放着经过TensorRT优化后的模型,不过如果要用模型进行推理则还需要通过createExecutionContext()函数去创建一个IExecutionContext对象来管理推理的过程: nvinfer1::IExecutionContext *context = engine->createExecutionContext(); 现在让我们先来看一下使用TensorRT框架进行模型推理的完整流程: 对输入图像...
ICudaEngine对象中存放着经过TensorRT优化后的模型,不过如果要用模型进行推理则还需要通过createExecutionContext()函数去创建一个IExecutionContext对象来管理推理的过程: nvinfer1::IExecutionContext *context = engine->createExecutionContext(); 现在让我们...
context = engine.create_execution_context() # Allocate buffers for input and output inputs, outputs, bindings, stream = allocate_buffers(engine) # input, output: host # bindings # Do inference shape_of_output = (max_batch_size, 1000) ...
createExecutionContext函数接受指定分配策略的参数 (kSTATIC,kON_PROFILE_CHANGE和kUSER_MANAGED),以确定执行上下文设备内存的大小。对于用户管理的分配,即kUSER_MANAGED,还需要使用额外的 APIupdateDeviceMemorySizeForShapes,以根据实际输入形状查询所需的大小。
TrtUniquePtr<nvinfer1::IExecutionContext> context(m_engine->createExecutionContext()); This line of code run normally with TensorRT 7.2.3.4 + CUDA 11.1, takes about 2 ms. But it takes 300 ms with TensorRT 8.0.3.4 + CUDA 11.2. Engines in both environments are converted from ONNX passed ...
IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();if(!context) { std::cerr<<"Failed to create execution context"<<std::endl;return-1; }//Load an image using OpenCVcv::Mat img = cv::imread("face.jpg"); cv::resize(img, img, cv::Size(640,640)); ...
// The execution context is responsible for launching the // compute kernels 创建上下文环境 context,用于启动kernel IExecutionContext *context = engine->createExecutionContext(); // In order to bind the buffers, we need to know the names of the ...
createExecutionContext 函数接受指定分配策略的参数 (kSTATIC, kON_PROFILE_CHANGE 和kUSER_MANAGED),以确定执行上下文设备内存的大小。对于用户管理的分配,即 kUSER_MANAGED,还需要使用额外的 API updateDeviceMemorySizeForShapes,以根据实际输入形状查询所需的大小。 减重引擎 TensorRT 10.0 支持轻量化引擎,可以实现 99...
with engine.create_execution_context() as context: print("Optimized model successfully!") 执行步骤: 将上述代码保存为optimize_with_tensorrt.py。 在命令行中运行: python optimize_with_tensorrt.py 如果一切正常,你应该看到输出“Optimized model successfully!” ...