在TensorRT中,setInputShape函数用于设置输入张量的形状。这在处理动态输入尺寸时非常有用,因为TensorRT允许为不同的输入尺寸创建优化配置文件(Profile)。 使用场景 动态输入尺寸:如果你的模型需要处理不同尺寸的输入图像或数据,你可以使用setInputShape来指定这些尺寸。 性能优化:通过为不同的输入尺寸创建优化配置文件,Tens...
setOptimizationProfile() setBindingDimensions()&setInputShapeBinding() 实战代码 接下来是实战代码. #include<common.h>#include<logger.hpp>#include"NvInfer.h"#include<cuda_runtime_api.h>#include"NvOnnxParser.h"usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){printf("running infer demo...\n");if...
Shape("input.1");// 这里的名字可以在导出时修改 auto odims = engine->getTensorShape("23"); Dims4 inputDims = { 1, idims.d[1], idims.d[2], idims.d[3] }; Dims2 outputDims = { 1, 10 }; context->setInputShape("input.1", inputDims); void* buffers[2]; const int input...
--shapes=spec Set input shapes for dynamic shapes inference inputs. Note: Input names can be wrappedwithescaped single quotes (ex: \'Input:0\'). Example input shapes spec: input0:1x3x256x256, input1:1x3x128x128 Eachinput shapeissuppliedasa key-valuepairwherekeyisthe input nameand value...
origin_inputshape[-2],origin_inputshape[-1]=(input_shape) context.set_binding_shape(0,(origin_inputshape)) input_img_array = np.array([input_image] * batch_size) img = torch.from_numpy(input_img_array).float().numpy() segment_inputs[0].host = img ...
=nullptr);float prob[OUTPUT_SIZE];// 将输入图像数据的数据格式由0-255转化为0-1for(int i=0;i<INPUT_H*INPUT_W*3;++i)data[i]=float(src_host.data[i]/255.0);// 这里我测试了一下时间auto startTime=std::chrono::high_resolution_clock::now();for(int i=0;i<10000;i++)doInference(*...
[3],input_shape[2]))# 将图像转换为浮点数并进行归一化input_data=resized_image.astype(np.float32)/255.0# 将图像数据转换为 ONNX 模型期望的输入形状input_data=np.transpose(input_data,[2,0,1])input_data=np.expand_dims(input_data,axis=0)# 运行推理outputs=sess.run(None,{input_name:input_...
您可以使用INetworkDefinition::setWeightsName()在构建时命名权重 – ONNX 解析器使用此 API 将权重与 ONNX 模型中使用的名称相关联。然后,您可以使用setNamedWeights更新权重: Weights newWeights = ...; refitter->setNamedWeights("MyWeights", newWeights); ...
INFO("input0: %s", input0->shape_string()); INFO("input1: %s", input1->shape_string()); INFO("output: %s", output->shape_string()); float input0_val = 0.8; float input1_val = 2; input0->set_to(input0_val); input1->set_to(input1_val); ...
# serialize the model to engine fileprofile = builder.create_optimization_profile()profile.set_shape_input('input', *[[BATCH_SIZE,3, IN_H, IN_W]]*3)builder.max_batch_size =1config.max_workspace_size =1<<30engine = builder.build_engin...