3.4 运行文件 运行sample.py 文件,得到如下输出,表明可完整的使用 TensorRT 4 使用自己的模型
TensorRT的”hello world“程序sampleMNIST是众多TensorRT初学者很好的起点,本文旨在详细分析sampleMNIST的代码,从实践出发帮助理解TensorRT的相关概念、与cuda的关系、以及核心API的使用。 代码分析 sampleMNIST的github 代码参考link:https:///NVIDIA/TensorRT/blob/release/6.0/samples/opensource/sampleMNIST/sampleMNIST.cpp...
class SampleMNIST { template <typename T> using SampleUniquePtr = std::unique_ptr<T, samplesCommon::InferDeleter>; public: // 构造函数 SampleMNIST(const samplesCommon::CaffeSampleParams& params) : mParams(params) { } //! //! \brief Builds the network engine //! \brief 构建网络engine...
如无报错,再次验证,可以输出tensorrt版本: 下面运行安装包里面的一个sample.py文件,以确保tensorrt能够正常工作。 进入到下图所示的路径,运行sample.py,如果正常输出,则代表tensorrt安装成功。 如果提示没装pycuda,还需要再安装一下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install pycuda YOLOv5使用...
class SampleMNIST { template <typename T> using SampleUniquePtr = std::unique_ptr<T, samplesCommon::InferDeleter>; public: SampleMNIST(const MNISTSampleParams& params) : mParams(params) { } //! 构建网络 engine bool build(); //! 运行TensorRT推断 ...
sampleOnnxMNIST sampleOnnxMnistCoordConvAC sampleProgressMonitor trtexec CMakeLists.txt README.md prn_utils.py profiler.py tracer.py trtexec.cpp utils CMakeLists.txt CMakeSamplesTemplate.txt README.md scripts third_party tools .clang-format ...
usingnamespacenvinfer1;usingnamespacenvonnxparser;usingnamespacesample; intmain(intargc,char** argv){// Create builderLogger m_logger;IBuilder* builder = createInferBuilder(m_logger);constautoexplicitBatch =1U<<static_cast<uint32_t>(NetworkDefin...
TensorRT&Sample&Python[introductory_parser_samples] 本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的introductory_parser_samples例子的分析和介绍。 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: #treepython python/ ├── common.py...
Pull Container From NGCDocumentation Beginner Getting started with TensorFlow-TensorRT(video) Leverage TF-TRT Integration for Low-Latency Inference(blog) Image classification with TF-TRT(video) Quantization with TF-TRT(sample code) Intermediate
首先在./samples/sampleMNIST目录下执行make命令,在./bin/目录下生成可执行文件。 然后在./目录下运行./bin/sample_mnist。 程序运行成功后就会在data\mnist下随机选取一张图进行预测。 除了以上的测试方法之外,你还可以在python中通过输入以下命令进行测试: ...