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...
tensorrt 加载engine模型推理 python tensorflow加载模型预测 最近在做李宏毅的深度学习的作业,导入模型的时候,发现,我在导入模型进行预测时,需要重新手动构建网络进行检测,这样显得十分不“智能”。之前在比赛中一直是使用这种方法,但是由于当初比较忙,并没有深究这个问题。现在,学习了一下,发现使用Tensorflow可以用两种方法...
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)
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.""...
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...
首先是使用 Python API 直接搭建 TensorRT 网络,这种方法主要是利用tensorrt.Builder的create_builder_config和create_network功能,分别构建 config 和 network,前者用于设置网络的最大工作空间等参数,后者就是网络主体,需要对其逐层添加内容。 此外,需要定义好输入和...
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...