利用英伟达的tensorrt,结合python进行模型量化部署的过程可以是: 1)利用Sample code生成量化校准文件,一般保存为calib.cache; 2)利用trtexec 命令直接进行模型量化,导出engine模型方便推理; 一个例子: trtexec --explicitBatch --onnx=0607_rq001_refined_backbone.onnx --c
2. main_tensorRT(exe) 2.1 LoadCathodeHeadEngine(读取模型) 2.2 getCathodeBiImg(运行模型) 2.3 输出结果 // Xray_test.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。#define _AFXDLL#include<iomanip>#include<string>#include<fstream>#include"opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include<i...
# 完整项目代码块defload_engine(engine_path):try:withopen(engine_path,'rb')asf:engine_data=f.read()exceptFileNotFoundError:print(f"引擎文件未找到:{engine_path}")raiseruntime=trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))engine=runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)returnengine 1. 2. 3....
如果目标系统同时安装了TensorRT和训练框架,最简单的策略是将同一版本的cuDNN用于训练框架,就像TensorRT附带的一样。在某些情况下,需要修改训练框架。 从TensorRT 5.0开始,libnvcaffe_parser.so库已经被libnvparsers.so包含。指向libnvcaffe_parser.so的符号链接也重新指向libnvparsers.so。但是静态库libnvcaffe_parser.a...
这些安装包都可以从官方直接下载,从https://developer.nvidia.com/zh-cn/tensorrt进入下载即可,需要注意这里我们要注册会员并且登录才可以下载。老潘一直使用的方式是下载tar包,下载好后解压即可,只要我们的环境符合要求就可以直接运行,类似于绿色免安装。
顾名思义,这是日志组件,用于管理builder, engine 和 runtime 的日志信息。 根据tensorrt logging.h 头文件中对 Logger类 的注释: This class provides a common interface for TensorRT tools and samples to log information to the console, and supports logging two types of messages: ...
plan = EnginePlan("my-engine.graph.json") df = plan.df print(df['Name']) 使用数据帧抽象引擎信息很方便,因为它既是许多 Python 开发人员都知道并喜欢的 API ,也是一种功能强大的 API ,具有数据切片、切割、导出、绘图和打印功能。 例如,列出引擎中三个最慢的层很简单: ...
For more detailed information on ethical considerations for this model, please see the Model Card++ Explainability, Bias, Safety & Security, and Privacy Subcards. Please report security vulnerabilities or NVIDIA AI Concernshere. Get started with TensorRT today, and use the right inference tools to ...
[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)
第一步创建 engine 类为构建器,engine 类是 TensorRT 中创建推理引擎所 用的函数,创建 engine 类为 nvinfer::IBuilder; 第二步使用 builder->createNetworkV2 创 建网络(Network); 第三步使用 nvonnxparser::createParser 创建 ONNX 模型的解析器;