简介:yolov7—tensorrt报错AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘execute_v2‘已解决。 这个bug我整了好久, 不管怎么搜索资料就是解决不了, 还好我脑袋突然灵光一闪, 想到我自己使用的是cuda10.2版本的, 而cuda10.2版本是有两个额外的修复包, 我去下载并安装完后, 再把tensorrt重新配置了一遍, ...
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的原理主要是通过将...
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...
cudaMemcpyDeviceToHost) # Device -> Host 3.4 构建 Execute 构建Execute,Execute 调用计算核心执行计算的过程,看代码,很简单: context.execute_v2(bufferD) 以上就完成了整个的 构建 与 运行过程,下面看个示例代码。 4 整流程构建示例代码 这里以构建单算子 ( Identity Layer ) 网络为例,进行代码展示: ## 构...
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 ...
有四个方法execute/execute_v2/execute_async/execute_async_v2 四个方法都有batch_size, bindings两个参数。异步方法还有stream_handle/input_consumed两个参数 bindings是一个数组,包含所有input/outpu buffer(也就是device)的地址。获取方式就是直接通过int(buffer),其中buffer就是mem_alloc的结果。
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: ...
今天将分享TensorRT加速推理三维分割网络完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。 一、TensorRT优化原理 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模...