TensorRT是可以在NVIDIA各种GPU硬件平台下运行的一个模型推理框架，支持C++和Python推理。即我们利用Pytorch...
首先应该明确,tensorrt是c写的,而且是没有开源的。同时其提供的sample中有c++的和python的。这里我们解析一下tensorrt python的使用解析,为什么能调c的部分。 1. c使用的动态库 下载tensorrt ,解压之后在lib文件夹下有所有c/c++使用的动态库。可以将路径加入到环境变量:$LD_LIBRARY_PATH。Linux系统就可以发现这些动...
低精度指的是之前所说过的FP16和INT8,其中FP16主要是Pascal P100和V100(tensor core)这两张卡支持;而INT8主要针对的是 P4和P40这两张卡,P4是专门针对线上做推断(Inference)的小卡,和IPhone手机差不多大,75瓦的一张卡,功耗和性能非常好。 3. Python接口和更多的框架支持 TensorRT目前支持Python和C++的API,刚才...
/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorrt as trt if __name__ == "__main__": print(trt.__version__) print("hello trt!!") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 然而我运气比较差,报错说缺了一堆dll文件,具体在bin文件夹下 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUD...
{::ONNX_NAMESPACE::NodeProtoconst&node=graph.node(i);if(node.output().size()>0){nvinfer1::ITensor*new_output_tensor_ptr=&_importer_ctx.tensors().at(node.output(0)).tensor();new_output_tensor_ptr->setName(node.output(0).c_str());_importer_ctx.network()->markOutput(*new_output...
随着tensorRT的不断发展(v5->v6->v7),TensorRT的插件的使用方式也在不断更新。插件接口也在不断地变化,由v5版本的IPluginV2Ext,到v6版本的IPluginV2IOExt和IPluginV2DynamicExt。未来不知道会不会出来新的API,不过这也不是咱要考虑的问题,因为TensorRT的后兼容性做的很好,根本不用担心你写的旧版本插件在新版本...
self.ctx = cuda.Device(device).make_context()self.engine = self.get_engine self.context = self.get_context self.inputs, self.outputs, self.bindings, self.stream = self.allocate_buffers(self.engine)self.inference_fn = self.do_inference if trt.__version__[0] < '7' \ else self.do_...
```python engine = builder.build_cuda_engine(config) input_size = engine.get_batch_size() input_shape = engine.get_input_shape(0) # 准备输入数据 input_data = np.random.normal(0, 1, (input_size,) + input_shape) # 进行模型推理 output = engine.predict(input_data) ``` **6.优化与...
如果你想在Jetson上使用Python进行TensorRT推理,你需要先安装必要的库和工具。以下是一些基本步骤: 1.安装NVIDIA CUDA工具包:首先,你需要在Jetson上安装NVIDIA的CUDA工具包。这允许你在Jetson上运行TensorRT。 2.安装TensorRT:你可以从NVIDIA的官方网站下载并安装TensorRT。确保选择与你的CUDA版本兼容的TensorRT版本。 3.安...
关于Python中使用TensorRT进行推理,我将按照您提供的提示分点进行回答,并尽可能包含代码片段或相关示例来佐证。 1. 了解TensorRT的基本概念和功能 TensorRT是NVIDIA推出的一个高性能深度学习推理(Inference)引擎,它优化了深度学习模型在NVIDIA GPU上的执行,通过图优化、层融合、动态张量显存等技术,显著提升推理速度和吞吐量...