这通常意味着你可能使用了错误的方法名,或者该方法在你当前使用的 TensorRT 版本中不可用。 2. 查找官方文档或相关资料 在TensorRT 的官方文档中,确实没有直接提及 get_binding_shape 方法。然而,TensorRT 提供了其他方法来获取绑定(bindings)的信息。在 TensorRT 7 及更高版本中,通常使用 get_binding_dimensions 方...
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())# 创建一个context对象,用于执行引擎context = engine.create_execution_context()# 分配输入和输出的内存空间importpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinit input_size = trt.volume(engine.get_binding_shape(0)) output_size = trt.volume(engine.get_bindi...
for binding in engine: dims = engine.get_binding_shape(binding) print(dims) if dims[0] == -1: assert(len(dynamic_shapes) > 0) dims[0] = dynamic_shapes[0] size = trt.volume(dims) * engine.max_batch_size dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding)) # Allocate host and...
dims = engine.get_binding_shape(binding) #print(dims) if dims[0] == -1: assert(max_batch_size is not None) dims[0] = max_batch_size #动态batch_size适应 #size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size size = trt.volume(dims) * engine.max_batch_si...
图十一:engine.get_binding_name获得绑定的tensor名称,它和ONNX输入名称保持一致 IExecutionContext 类常用方法: 图十二:IExecutionContext实例化: = engine.create_execution_context() 图十三:get_bind_shape 获得execute_v2完成模型的推理 CoreCodeBelow def inference( feature: np.ndarray, spatial_...
def allocate_buffers(engine): inputs = [] outputs = [] bindings = [] stream = cuda.Stream() for binding in engine: size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding)) # Allocate host and device buffers ...
context.get_binding_shape(0) returns (3, 150, 250). 注意:输入的setBindingDimensions的返回值仅表明与为该输入设置的优化配置文件相关的一致性。指定所有输入绑定维度后,您可以通过查询网络输出绑定的维度来检查整个网络在动态输入形状方面是否一致。
engine=runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())#分配CPU锁页内存和GPU显存h_input = cuda.pagelocked_empty(trt.volume(context.get_binding_shape(0)), dtype=np.float32) h_output= cuda.pagelocked_empty(trt.volume(context.get_binding_shape(1)), dtype=np.float32) ...
for binding in engine: size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding)) # Allocate host and device buffers host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype) ...
origin_inputshape=context.get_binding_shape(0) #增加部分 if (origin_inputshape[-1]==-1): origin_inputshape[-2],origin_inputshape[-1]=(input_shape) context.set_binding_shape(0,(origin_inputshape)) input_img_array = np.array([input_image] * batch_size) ...