# Python 示例代码importpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinitimporttensorrtastrtdefload_engine(engine_path):withopen(engine_path,'rb')asf:engine_data=f.read()runtime=trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))en
步骤1: 安装TensorRT 确保已安装TensorRT库,以便能够在Python中使用它。可以参考TensorRT的官方文档进行安装。 步骤2: 模型转换 将您的深度学习模型(例如PyTorch或TensorFlow模型)转换为TensorRT格式。以TensorFlow模型为例: importtensorflowastf# 加载TensorFlow模型model=tf.saved_model.load('path/to/saved_model')# 转...
3)利用python代码进行推理,得到模型输出; 这里讲的是第2步得到engine文件以后,怎么查看: 使用engine.get_binding_name(i)可以获取到模型的输入和输出,这样可以检查一下生成的可部署模型对不对。(该函数后续会被get_tensor_name替换) import tensorrt as trt def load_engine(trt_runtime, engine_path): trt.init...
3、生成engine模型文件 使用buildEngineWithConfig把network和config塞进去,编译得到engine 编译的过程就是合并算子,做各种优化之类的操作 4、序列化模型文件并存储 通过序列化serialize操作把engine变成IHostMemery,编译流程结束 序列化是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的格式的过程。通常,这意味着将对象的属性和状态...
engine = load_engine(model_path) context = engine.create_execution_context() print(context) # Prepare input data value = np.load('input/value_np.npy') input_spatial_shapes = np.load('input/input_spatial_shapes.npy') input_spatial_shapes = input_spatial_shapes.astype(np.int32) ...
f.write(buf)defload_engine(engine_path): TRT_LOGGER= trt.Logger(trt.Logger.WARNING)#INFOwith open(engine_path,'rb') as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:returnruntime.deserialize_cuda_engine(f.read()) 回到顶部(go to top)
and produces a highly optimized runtime engine that performs inference for that network. TensorRT provides API’s via C++ and Python that help to express deep learning models via the Network Definition API or load a pre-defined model via the parsers that allow TensorRT to optimize and run them...
model.load_state_dict(state_dict)# 保存成1.4版本支持的格式torch.save(model.state_dict(),'logs/for_onnx.pth', _use_new_zipfile_serialization=False)# Python解释器换成torch1.4的环境,重新读取,导出pytorch1.4版本对应的onnxstate_dict = torch.load('logs/for_onnx.pth', map_location=device) ...
TensorRT-8可以显式地load包含有QAT量化信息的ONNX模型,实现一系列优化后,可以生成INT8的engine。 QAT量化信息的ONNX模型长这样: 可以看到有QuantizeLiner和DequantizeLiner模块,也就是对应的QDQ模块,包含了该层或者该激活值的量化scale和zero-point。QDQ模块会参与训练,负责将输入的FP32张量量化为INT8,随后再进行反...