Plugin 向 TensorRT 报告其需要的 workspace 大小 TensorRT 尝试各种允许的组合,选择性能最佳的输入输出组合(可能在 Plugin 前后插入 reformat 节点) 优化期间,Plugin 不参与层 fusing c.运行期 TensorRT 为 Plugin 提供输入输出张量的地址,workspace 的地址,以及所在的 stream 8.v
总结来说,TensorRT Plugin 的功能主要有以下几点: (1) 实现 TensorRT 原生不支持的算子 或块; (2) 手动融合 TensorRT 没有自动融合的算子 或块; (3) 替换你认为性能不够的 算子 或块; TensorRT Plugin 从实现形式来说,需要自己使用 CUDA C 来编写 CUDA Kernel,然后以 .so 的形式 嵌入到咱们网络的 ...
classMyCustomPluginfinal:publicnvinfer1::IPluginV2DynamicExt{public:MyCustomPlugin(int in_channel,conststd::vector<float>&weight,conststd::vector<float>&bias);MyCustomPlugin(int in_channel,nvinfer1::Weightsconst&weight,nvinfer1::Weightsconst&bias);MyCustomPlugin(voidconst*serialData,size_t serialLe...
...trt.init_libnvinfer_plugins(logger, '')ctypes.cdll.LoadLibrary('AddScalar.so')for creator in trt.get_plugin_registry().plugin_creator_list:if creator.name == 'AddScalar':parameterList = []parameterList.append(trt.PluginField("scalar", np.float32(scalar), trt.PluginFieldType.FLOAT32)...
通过ctypes.cdll.LoadLibrary动态加载编译好的plugin.so。 build_retinanet_decode通过tensorrtPython API构建后处理网络并将其Build成为Engine。 示例代码如下。 importosimportnumpyasnpimporttensorrtastrtimportctypes# 加载TensorRT Plugin动态链接库。codebase="retinanet-examples"ctypes.cdll.LoadLibrary(os.path.join(cod...
TensorRT Plugin 从实现形式来说,需要自己使用 CUDA C 来编写 CUDA Kernel,然后以 .so 的形式 嵌入到咱们网络的 TensorRT network 构建中,这可不是一件容易的事情。我认为其中的难度主要体现在: (1) 写出高性能的 CUDA C Kernel 本身并不是一件简单的事情; ...
TensorRT 有一个Plugin接口,允许应用程序提供 TensorRT 本身不支持的操作的实现。在转换网络时,ONNX 解析器可以找到使用 TensorRT 的PluginRegistry创建和注册的插件。 TensorRT 附带一个插件库,其中许多插件和一些附加插件的源代码可以在此处找到。 请参阅使用自定义层扩展 TensorRT一章。
在 TensorRT8 中实现 plugin 需要构造两个类:custom_plugin、create_plugin,在 create_plugin 中调用 custom_plugin。下面开始。 文章目录 1、构造 custom_plugin 2、构造 create_plugin 3、调用 1、构造 custom_plugin ...
set(TENSORRT_LIBRARY ${TENSORRT_LIBRARY_INFER} ${TENSORRT_LIBRARY_INFER_PLUGIN}) MESSAGE(STATUS "Find TensorRT libs at ${TENSORRT_LIBRARY}") find_package_handle_standard_args( TENSORRT DEFAULT_MSG TENSORRT_INCLUDE_DIR TENSORRT_LIBRARY) if(NOT TENSORRT_FOUND) ...
如:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64③选择项目——>xxxx(你的项目名称)属性——>链接器——>输入——>附加依赖项,添加以下文件;nvinfer.libnvinfer_plugin.libcudart.lib注:也可将Tensorrt中bin文件夹下的所有.lib后缀添加进来。三.tensorrt C++ API 以搭建MLP网络结构,详细...