4. 反序列化与创建运行时环境 5. 执行推理 环境配置 什么是 CUDA Driver 构建阶段 创建构建器(builder)对象 创建网络定义 配置参数 生成Engine 保存为模型文件 释放资源 运行时阶段 创建运行时(runtime)对象 反序列化并生成Engine 创建ExecutionContext 为推理填充输入 调用enqueueV2来
对于语义分割,输入图像数据通过拟合到[0, 1]的范围中并使用平均值[0.485, 0.456, 0.406]和标准偏差[0.229, 0.224, 0.225]进行归一化来处理。4使用上下文的executeV2或enqueueV3方法启动推理执行。在执行之后,我们将结果复制到主机缓冲区并释放所有设备内存分配。5每像素类预测的伪彩色图被写入output.ppm以可视化结果。
/* * TensorRt runtime 推理过程 * * 1.创建一个runtime对象 * 2.反序列化生成的engine文件(加载):runtime-->engine * 3.创建一个执行上下文的对象ExcutionContext:engine-->context * 4.填充数据 * 5.执行推理:context-->enqueueV2 * 6.释放资源 * */ ...
intmain(intargc,char** argv){// Create builderLogger m_logger;IBuilder* builder = createInferBuilder(m_logger);IBuilderConfig* config = builder->createBuilderConfig(); // Create model to populate the networkINetworkDefinition* network = builder...
engine_context->executeV2(buffers); //异步推理 //engine_context->enqueueV2(buffers, stream, start); cudaMemcpy(h_output, buffers[1], BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE * (NUMS_CLASS + 4) * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost); 步骤5:后处理 ...
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(); ...
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...
context->enqueueV2(&buffers[0],stream,nullptr); // 输出传回给CPU CHECK(cudaMemcpyAsync(out, buffers[1], buffer_size[1], cudaMemcpyDeviceToHost, stream)); cudaStreamSynchronize(stream); //主机和设备相同步 vector<float> original_result; ...
基本步骤:实现插件类,继承自tensorrt.IPluginV2Ext。 实现必要的方法,例如enqueue进行推理,getOutputDimensions定义输出尺寸等。 在模型解析或构建阶段,将自定义插件注册到TensorRT。 实操项目:自定义ReLU6激活函数 开发一个ReLU6激活函数的自定义插件 代码示例(Python): ...
context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) # Transfer predictions back from the GPU. [cuda.memcpy_dtoh_async(out.host, out.device, stream) for out in outputs] # Synchronize the stream stream.synchronize()