cmake . make 得到可执行文件 yolo,我们运行一下 yolo,得到推理命令的具体格式信息: ./yolo {print:}arguments not right! {print:}./yolo ../model_trt.engine -i ../*.jpg // deserialize file and run inference 按照格式推理: ./yolo yolov7-tiny-norm.engine -i det.jpg 当前目录会生成 det_re...
IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger); assert(runtime != nullptr); ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(trtModelStream, size); assert(engine != nullptr); IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext(); assert(context != nullptr); delete[] trtModelSt...
③完成引擎构建,实际可以使用IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();进行推理,而使用CUDA推理需将输入输出转到cuda上,因此需要数据转换,此时可用模板doInference函数,也来源别人框架。 ④ APIToMode/createEngine/doInference等函数,属于基本默认方法,APIToMode函数集成并将其序列化;createEngine主要...
①.onnx转engine; ②.engine推理; ③CPU实现NMS方法 yolov52engine(onnx) 三.预测结果展示: 自己训练模型转换测试结果: 四.CMakeLists.txt编写(添加:2022-1006) 介绍如何使用编译命令在ubuntu(linux)环境中运行,以下代码适用YOLO Onnx及C++ 源码构建,其中target_link_libraries(yolo /home/ubuntu/soft/TensorRT-...
python tensorRT engine 推理 tensorrt pytorch 1、安装,建议使用tar的形式,避免遇到一些依赖库找不到的问题。 2、Python图片预处理多进程不及多线程。 多进程CPU占用低,主要是预处理的时间过少,Python 进程分发任务开销对于我们的ms级应用不可忽视。 对比为batch=8,进程、线程为8,时间均为8张时间,循环1000次测试...
如果engine文件不是在Jetson Nano上生成的,而在其他PC机器上生成,则TensorRT版本必须与Jetson Nano上使用的版本保持一致。 TensorRT推理 首先创建编译CMakeLists.txt文件,然后把下面的内容copy进去: cmake_minimum_required( VERSION 2.8 ) # 声明一个 cmake 工程 project(yolov5_tensorrt_demo) # 设置编译模式 #...
TensorRT通过将现有深度学习框架如TensorFlow、mxnet、pytorch、caffe2以及theano等训练好的模型进行转换和优化,并生成TensorRT的运行时(Runtime Engine),利用TensorRT提供的推理接口(支持不同前端语言如c++/python等),部署不同的NVIDIA GPU设备上,提供高性能人工智能的服务。
gLogInfo<<"The accuracy of the TRT Engine on 50000 data is :"<<float(count) /50000.0<<endl; gLogInfo<<"TotalUse time is :"<<double(endtime - starttime) / CLOCKS_PER_SEC <<"s"<<std::endl;returntrue; } 五、TensorRT与PyTorch的推理速度对比 ...
创建推理引擎 代码语言:javascript 复制 // 创建推理引擎 IBuilderConfig* config = builder->createBuilderConfig(); config->setMaxWorkspaceSize(1 << 20); config->setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kFP16); ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network, *config); IExecutionContext *cont...
OpenVINO工具套件主要包括：Model Optimizer(模型优化器)——用于优化神经网络模型的工具，Inference Engine(推理引擎)——用于加速推理计算的软件包。模型优化器是一个python脚本工具，用于将开源框架训练好的模型转化为推理引擎可以识别的中间表达，其实就是两个文件，xml和bin文件，前者是网络结构的描述，后者是权重文件。