set_input_shape(name, array.shape) ## set_tensor_address 设置输入张量的内存地址 context.set_tensor_address(name, ptr) 不同于一般的框架,TensorRT 还需要手动设置输出数据的内存空间,可以选择 set_tensor_address 方法,但是我在 Bert 上使用该方法结果不正确,所以下面选择使用 OutputAllocator 来让context 在...
set_input_shape,以及分配gpu数据地址,set_tensor_address,这个与使用trt对应,不了解的可以稍微学习下trt。 for i in range(self.engine.num_io_tensors):#构建引擎的每一个输入 name = self.engine.get_tensor_name(i) #获取对应输入的变量名称。 context.set_input_shape(t.name, t.shape) #设置输入shape...
context.set_binding_shape(0, (1, 3, 32, 32)) # Allocate buffers for input and output inputs, outputs, bindings, stream = common.allocate_buffers(engine,1) # input, output: host # bindings # # 推断,产生待推断模型输入: #网络输入为(n,c,w,h)格式 imagePath = r"C:\Users\25360\Desk...
--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...
max –The maximum dimensions for this input tensor. Raises ValueError if an inconsistency was detected. Note that inputs can be validated only partially; a full validation is performed at engine build time.set_shape_input(self: tensorrt.tensorrt.IOptimizationProfile, input: str, min: List[int]...
Set memory address for given input. More... void * getOutputTensorAddress (char const *tensorName) const noexcept Get memory address for given output. More... int32_t inferShapes (int32_t nbMaxNames, char const **tensorNames) noexcept Run shape calculations. More... size_t updateDevice...
setNamedWeights和setWeights可以同时使用,即,您可以通过setNamedWeights更新具有名称的权重,并通过setWeights更新那些未命名的权重。 这通常需要两次调用IRefitter::getMissing,首先获取必须提供的权重对象的数量,然后获取它们的层和角色。 const int32_t n = refitter->getMissing(0, nullptr, nullptr); ...
[E] Engine set up failed. 这实际是由于pytorch与 TensorRT 版本不匹配,我的 TensorRT 是 7.0,pytorch 应该是 1.4,但我用了 1.7 因此需要用 1.7 重新读取权重文件,然后用老的方式保存,再用 onnx 导出 defmain(): input_shape = (3,416,416)
if (origin_inputshape[-1]==-1): 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() ...
autoinput_port = compiled_model.input(); // 从外部存储器创建张量 ov::Tensorinput_tensor(input_port.get_element_type(), input_port.get_shape(), memory_ptr); // 为模型设置一个输入张量 infer_request.set_input_tensor(input_tensor);