example:比如通过pluginField创建一个层的pluginFieldcollection,这里官方使用emplace_back,不懂的小伙伴大家可以自行去看差异,zhuanlan.zhihu.com/p/18,不想看的就理解为emplace_back更快 std::vector<nvinfer1::PluginField> f; f.emplace_back("weight
If the custom plugin implementation and integration are correct, the output of the TensorRT engine should be the same as the input. References TensorRT Custom Plugin Example About Quick and Self-Contained TensorRT Custom Plugin Implementation and Integration leimao.github.io/blog/TensorRT-Custom-Plugi...
(os.path.join(codebase,'plugin.so')) blade_config = blade.Config() blade_config.gpu_config.disable_fp16_accuracy_check =Truescript_model = torch.jit.load('retinanet_script.pt') example_inputs = torch.load('example_inputs.pth') test_data = [(example_inputs,)]# PyTorch的输入数据是...
要在您的应用程序中使用 TensorRT 插件,必须加载 libnvinfer_plugin.so(Windows 上为 nvinfer_plugin.dll)库,并且必须通过在您的应用程序代码中调用 initLibNvInferPlugins 来注册所有插件。参考NvInferPlugin.h(https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/api/c_api/_nv_infer_plugin_8h.html)获取更多信息。
9.2.1. Example: Adding A Custom Layer To A TensorRT Network Using Python 可以使用插件节点将自定义层添加到 Python 中的任何 TensorRT 网络。 Python API 有一个名为add_plugin_v2的函数,可让您将插件节点添加到网络。以下示例说明了这一点。它创建了一个简单的TensorRT网络,并通过查找TensorRT插件注册表来添...
head=create_head(nf,3,None,ps=0.5,bn_final=None)model=nn.Sequential(body,head)state=torch.load('new-mobilenetv2-128_S.pth',map_location=device)model.load_state_dict(state['model'],strict=True)example=torch.rand(1,3,128,128).cuda()model.to(device)# 导出onnx模型 ...
TRITON_REPO=/home/tione/notebook/triton-example/triton_model/Baichuan2-13B-Chat/trt-${TP}-gpu # 指定 TensorRT-LLM Engine 构建脚本路径 BUILD_SCRIPT=tensorrtllm_backend/tensorrt_llm/examples/baichuan/build.py # 创建输出目录 mkdir-p${TRITON_REPO} ...
自定义plugin需要继承一个基类, 当然直接继承 IPluginV2 也是可以的,但是这种情况下,只能支持 implicit mode。 先直接上代码,运行起来看一看,我们写一个 leakrelu的自定义plugin,代码见附录 这个leakrelu 的 plugin 我们定义得非常简单,主要定义了 序列化, clone, 反序列化, conf...
9.1.1. Example: Adding A Custom Layer With Dynamic Shape Support Using C++ 要支持动态形状,您的插件必须从IPluginV2DynamicExt派生。 关于这个任务 BarPlugin是一个有两个输入和两个输出的插件,其中: • 第一个输出是第二个输入的拷贝 • 第二个输出是两个输入的串联,沿着第一个维度,所有类型/格式必须...
2. 在 smooth quant 的实现方面,我们参考了 example/llama 的 smooth quant 过程,同样在 hf_qwen_convert.py 中添加了 –smoothquant 选项。通过调试 example/llama/hf_llama_convert.py 文件,我们观察了 smooth_llama_model 函数的计算方法以及参数的 shape,发现其 mlp 的 gate 和 up 与 qwen mlp 的 w2/w1...