Command: ./sample_mnist [-h or --help] [-d=/path/to/data/dir or --datadir=/path/to/data/dir] #include "argsParser.h" #include "buffers.h" #include "common.h" #include "logger.h" #include "NvCaffeParser.h" #include "NvInfer.h" #include <algorithm> #include <cassert> #...
usingnamespacenvinfer1;usingnamespacenvonnxparser;usingnamespacesample; intmain(intargc,char** argv){// Create builderLogger m_logger;IBuilder* builder = createInferBuilder(m_logger);constautoexplicitBatch =1U<<static_cast<uint32_t>(NetworkDefin...
首先我们修改一段官方的Sample(sampleOnnxMNIST),大概步骤是使用ONNX-TensorRT转换工具将ONNX模型进行转换,然后使用TensorRT构建模型并运行起来。 省略掉代码中的其他的部分(想看完整的代码可以直接查看官方的例子),这里只展示了修改后的main函数的部分内容: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 IHostMe...
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...
进入TensorRT-7.2.3.4\bin,用cmd执行,sample_mnist.exe --datadir=d:\path\to\TensorRT-7.0.0.11\data\mnist\; 执行成功则说明tensorRT 配置成功; 四、可能存在的问题 Q:fatal error C1083: 无法打开包括文件: “cuda_runtime.h”: No such file or dir ...
>F:\TensorRT-6.0.1.5\bin\sample_mnist.exe--datadir=F:\TensorRT-6.0.1.5\data\mnist 获得的结果如下: 2.pnm得到的预测结果位3,预测正确 6. TensorRT使用流程 这里先看一下TensorRT最简单的使用流程,后面复杂的应用部署也是以这个为基础的,在使用TensorRT的过程中需要提供以下文件(以Caffe为例): ...
# cd /path/to/TensorRT-7.0.0.11 ./bin/sample_int8 mnist 我开始测试mnist,遇到了第一个bug说发现缺失了数据文件,就是那些数字图片,为了完成测试,我从只能从CSDN上按照别人给的解决方法从网上下载数据。(公司服务器不能连外网,如果能使用外网,应该可以直接使用tensorrt/data/mnist下的generate_pgms.py来下载数据...
ammo_export_sd(base,'onnx_dir','stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0') 构建TensorRT 引擎 利用INT8 UNet ONNX 模型,您可以创建 TensorRT 引擎。 trtexec--onnx=./onnx_dir/unet.onnx--shapes=sample:2x4x128x128,timestep:1,encoder_hidden_states:2x77x2048,text_e...
}//!//! \brief This function prints the help information for running this sample//!voidprintHelpInfo(){ std::cout <<"Usage: ./sample_onnx_mnist [-h or --help] [-d or --datadir=<path to data directory>] [--useDLACore=<int>]\n"; ...
安装完成后,在python环境下import tensorrt看能不能成功,并且编译一下官方的sampleMnist的例子,如果都可以的话,就安装成功了。 python环境下,成功导入tensorrt 运行官方的mnist例子 三.Python环境下pytorch模型如何转化为TensorRT python环境下pytorch模型转化为TensorRT有两种路...