TensorRT Engine，是在ONNX解析构建成TensorRT Network之后，经过优化后，生成的只适用于TensorRT上的模型格...
一般来说从tensorflow2.x到tensorrt部署主要有两种方式: model.h5->model.pb->model.uff model.h5->model.pb-> model.onnx->model.engine 由于极市平台提供的demo通常支持通过.onnx转engine(demo地址:src/SampleDetector.cpp · cvmart/ev_sdk_demo4.0_vehicle_plate_detection - 码云 -开源中国(http://gitee...
可以将原模型导出为onnx格式,其中model是我们要进行导出的模型文件,f为导出的onnx模型文件。 2.生成基于TensorRT的推理引擎 TensorRT主要用于优化模型推理速度,是硬件相关的。主要有两种将torch生成的模型转化为TensorRT的engine的方式: 将模型的.pth权重文件转化为.wts文件。之后编写c++程序对.wts进行编译,生成推理引擎,...
序列化保存:engine —> serialize释放资源:delete第一步是使用TensorRT的api来声明一个构建器类型。#include <cuda.h> #include <cuda_runtime_api.h> #include <logger.h> #include <NvOnnxParser.h> nvinfer1::IBuilder *builder = nvinfer1::createInferBuilder(sample::gLogger);...
engine = trt_runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)returnengine 此代码应保存在引擎. py 文件,稍后在文章中使用。 此代码示例包含以下变量: 最大工作区大小:在执行时ICudaEngine可以使用的最大 GPU 临时内存。 构建器创建一个空网络(builder.create_network()), ONNX 解析器将 ONNX 文件解析到...
#tensorflow pb转onnx,生成engine 第一步安装tf2onnx:pip install -U tf2onnx 执行:python3-m tf2onnx.convert --help 查看使用方式 输出: usage: convert.py [-h] [--input INPUT] [--graphdef GRAPHDEF] [--saved-model SAVED_MODEL] [--tag TAG] ...
1、首先将.pt转换为.engine:.pt ->.onnx ->.engine 1.1、pt模型转onnx模型代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importtorchvisionimporttorch from torch.autogradimportVariableimportonnxprint(torch.__version__)input_name=['input']output_name=['output']input=Variable(torch...
nvinfer1::IRuntime*runtime=nvinfer1::createInferRuntime(logger); nvinfer1::ICudaEngine*engine=runtime->deserializeCudaEngine( serialized_model->data(),serialized_model->size()); deleteserialized_model; deleteruntime; 如果是直接从磁盘中加载.engine文件也是差不多的步骤,首先从.engine文件中把模型加载...
第一步创建 engine 类为构建器,engine 类是 TensorRT 中创建推理引擎所 用的函数,创建 engine 类为 nvinfer::IBuilder; 第二步使用 builder->createNetworkV2 创 建网络(Network); 第三步使用 nvonnxparser::createParser 创建 ONNX 模型的解析器;
IHostMemory*trtModelStream{nullptr};// 这里读入刚才导出的模型onnxToTRTModel("new-mobilenetv2-128_S.onnx",1,trtModelStream);assert(trtModelStream!=nullptr);// 利用Opencv设置输入信息,引入Opencv的头文件cv::Matsrc_host(cv::Size(128,128),CV_32FC3);// deserialize the engineIRuntime*runtime...