将本地训练好的yolov5的模型(分类、分割、检测)多机分离部署,传给客户环境远程调试与测试 提示: tensorrt移植时,多机的显卡算力需要和训练模型机器的显卡算力一致 问题1: Load tensorrt engine文件出错\\engine plan file is not compatible with this version of TensorRT 8.4.15 got 8.4 多机上Tensorrt的设置需...
m_engine_file(engine_file){};vector<float>prepareImage(constcv::Mat&img);boolonnxToTRTModel(nvinfer1::IHostMemory*trt_model_stream);boolloadEngineFromFile();voiddoInference(constcv::Mat&img);private:conststring m_onnx_file;conststring m_engine_file;samplesCommon::Args ...
根据输入尺寸的不同，可以分为dynamic shape模式 生成Engine并进行推理 engine = trt.Runtime(logger).d...
单独保存engine的代码如下: // 检查引擎是否已创建 assert(engine != nullptr); // 序列化引擎并保存到文件 std::string enginePath = "./deepsort.engine"; std::ofstream engineFile(enginePath, std::ios::binary); if (engineFile) { nvinfer1::IHostMemory* serializedEngine = engine->serialize();...
// Release resourcesmodelStream->destroy();network->destroy();engine->destroy();builder->destroy();config->destroy();return0;} 除了直接通过 TensorRT 的 API 逐层搭建网络并序列化模型,TensorRT 还支持将中间表示的模型(如 ONNX)转换成 TensorRT 模...
std::cout <<"convert onnx model to TensorRT engine model successfully!"<< std::endl; } 通过调用TensorRT模型优化器,可以将ONNX模型进行优化,结合本机GPU设备,进行优化加速,并转换成TensorRT模型支持的模型格式,这一步也可以在模型推理时进行,但是模型优化需要较长时间,因此最好先将模型进行转换。定义好...
IHostMemory*trtModelStream{nullptr};// 这里读入刚才导出的模型onnxToTRTModel("new-mobilenetv2-128_S.onnx",1,trtModelStream);assert(trtModelStream!=nullptr);// 利用Opencv设置输入信息,引入Opencv的头文件cv::Matsrc_host(cv::Size(128,128),CV_32FC3);// deserialize the engineIRuntime*runtime...
;// deserializingautoruntime=std::unique_ptr<nvinfer1::IRuntime>(nvinfer1::createInferRuntime(logger));// load engineengine=std::shared_ptr<nvinfer1::ICudaEngine>(runtime->deserializeCudaEngine(serializedModel->data(),serializedModel->size()));...
然后,我们将 qwen/build.py 中默认的加载函数从 load_from_hf_qwen 更改为 load_from_ft。为了保证兼容性,我们也对 load_from_ft 函数进行了 fp16,以及 weight_only的int8/int4 的适配,其适配流程与之前的基本相同。当开发者未导出 FT 权重时,系统会自动加载 load_from_hf_qwen 函数以生成 engine。
defget_engine(max_batch_size=1, onnx_file_path="", engine_file_path="", \fp16_mode=False, int8_mode=False, save_engine=False,):"""Attempts to load a serialized engine if available, otherwise builds a new TensorRT engine and saves it.""...