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
device_mem))推理函数如下，在参考文章的基础上换用execute_async_v2，由于我们是变长输入，所以每次都...
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...
execute_v2(bufferD) cudart.cudaMemcpy(bufferH[i].ctypes.data, bufferD[i], bufferH[i].nbytes, cudart.cudaMemcpyKind.cudaMemcpyDeviceToHost) # Device -> Host cudart.cudaFree(bufferD[0]) 好了,以上分享了 TensorRT API 构建模型推理流程的方法。希望我的分享能对你的学习有一点帮助。
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: ...
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...
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...
上面的代码即展示了我的导出过程,利用改进后的mobilenetv2模型,然后读取.pth版的权重,最后再导出onnx,这一步骤具体解释官方都有的,如果不懂可以到官方教程中去查阅。 这样,我就导出了ONNX版本的模型:new-mobilenetv2-128_S.onnx 这里建议使用netron来可视化我们的模型: ...
d_output=cuda.mem_alloc(h_output.nbytes)#创建cuda流stream =cuda.Stream()#创建context并进行推理with engine.create_execution_context() as context:#Transfer input data to the GPU.cuda.memcpy_htod_async(d_input, h_input, stream)#Run inference.context.execute_async_v2(bindings=[int(d_input),...
Description While Exporting my YOLOV7’s ONNX model to TensorRT, I am getting the below error- AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'execute_v2' At this line context.execute_v2(list(binding_addrs.values()…