为了实现异步推理,TensorRT提供了execute_async和execute_async_v2这样的API。 execute_async_v2是TensorRT异步推理的一种实现方式。在异步推理中,程序的执行并不严格按照从上到下的过程。例如,当连续输入多张图片时,异步会开启多线程,提前处理数据,而同步会等待处理完结果再去获得下一张。 这个API的原理主要
execute_async_v2,对应c++API的enqueueV2,是异步的 pythonAPI 中的execute_v2,对应c++API的executeV2是同步的 两者在内部debug方法上略有不同,execute的接口内部自己执行完会调用sync stream tensorrt对外暴露的config数据结构是IBuilderConfig,而它内部功能更全的结构叫做NetworkBuildConfig,可以控制是否开启各个内部优化,比...
context.execute_async_v3(stream_handle=stream.handle) #tensorrt 10版本 #context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) #tensorrt 9版本 # context.execute_async(batch_size=self.batch_size, bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) 3、tensorrt 10推理代码 """ An examp...
context.execute_v2(listOfBuffer) # Explit batch模型的同步执行 context.execute_async_v2(listOfBuffer,srteam) # Explit batch模型的异步执行 目录 1.创建Binding 2.log记录器 3.反序列化engine(得到model) 4.构建context 5.获取model的输入和输出 forward推理部分 构建Execute 当我们生成yolov5s.engine后,在...
context.execute_async_v2(buffers, stream_ptr) 1. 通常在内核之前和之后将异步memcpy()排入队列以从 GPU 中移动数据(如果数据尚不存在)。 要确定内核(可能还有memcpy() )何时完成,请使用标准 CUDA 同步机制,例如事件或等待流。例如,对于 Polygraphy,使用: ...
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getEngineInformation() inspectorAPI分别获取引擎中特定层或整个引擎的...
cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, self.stream) # 执行推理 self.context.execute_async_v2(bindings=self.bindings, stream_handle=self.stream.handle) # 将结果从设备内存拷贝回主机内存 for out in self.outputs: cuda.memcpy_dtoh_async(out.host, out.device, self.stream) self.stream.sy...
device = torch.device('cuda')output = torch.empty(size=shape, dtype=dtype, device=device)outputs[output_name] = outputbindings[idx] = output.data_ptr()self.context.execute_async_v2(bindings,torch.cuda.current_stream().cuda_stream)returnoutpu...
(size, dtype=dtype) # 准备输入数据 input_data = np.random.random_sample((1, 3, 224, 224)).astype(np.float32) np.copyto(bindings[0], input_data.ravel()) # 执行推理 context.execute_async_v2(bindings, stream.handle) stream.synchronize() # 获取输出结果 output = bindings[1].reshape(...
我们重点看__init__()和forward这两个成员方法,即engine创建context,然后确定输入输出,执行execute_async_v2即可获取结果。 就这样,使用TensorRT调用已经序列化好的trt模型就成功啦。 利用Polygraphy查看ONNX与TRT模型的输出差异 Polygraphy是TensorRT官方提供的一系列小工具合集,通过这个工具我们看一下这个Resnet34_3input...