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
// we have only one image in batchbuilder->setMaxBatchSize(1);// generate TensorRT engine optimized for the target platformengine.reset(builder->buildEngineWithConfig(*network,*config));} 这种直接通过buildEngineWithConfig构建engine的方式有一个缺点,就是每次加载模型都是从ONNX开始,这个过程异常缓慢。
同时也测试了yolov7转换,任然可运行。 二.基于C++ 使用onnx转engine且推理 (1)yolov5 使用onnx转为engine代码,此代码比较原始,未做后处理逻辑而保存代码。 可忽略该版本代码直接使用(2)中代码。 yolov52engine (2)yolov5 使用onnx转为engine代码,完整代码。 代码重要步骤有解释,具体查看代码。 代码平台:window...
# 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....
创建engine的基本步骤 1、从头定义网络创建engine的9个基本步骤 step1:创建logger step2:创建builder step3:创建network step4:向network中添加网络层 step5:设置并标记输出 step6:创建config并设置最大batchsize和最大工作空间 step7:创建engine step8:序列化保存engine step9:释放资源 ... ...
注:最终因环未在服务器验证ONNX转engine方法,但CMakeList可借鉴wts转engine。 六.Linux环境下编译engine(添加:20220914) 本节介绍如何使用编译命令在ubuntu(linux)环境中运行,我将使用C++ API构建的网络称为Cengine,将Onnx转换构建的网络称为Oengine,那么本节将介绍主要介绍CMakeLists.txt文件的构建: ...
tensorrt跑engine文件 Python tensorrt python api 文章目录 0. 概要 1. 入门 2. 下载 3.安装 3.1 tar安装 参考 安装教程请直接转到3.1 tar安装 0. 概要 NVIDIA TensorRT 的核心是一个C++库,有助于对 NVIDIA 图形处理单元 (GPU) 进行高性能推理。TensorRT 采用经过训练的网络,该网络由网络定义和一组经过...
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;
The core of NVIDIA® TensorRT™ is a C++ library that facilitates high-performance inference on NVIDIA graphics processing units (GPUs). TensorRT takes a trained network, which consists of a network definition and a set of trained parameters, and produces a highly optimized runtime engine that...
前段时间研究了Pytorch的环境配置,之后便从github上下载了yolov5的源码,并在自己的电脑端配置好对应的环境并运行,最后发现生成的权重文件yolov5s.pt不仅可以通过量化压缩成onxx模型,而且还可以使用TensorRT推理加速生成engine模型,这对使得模型部署在移动端具有很大的优势,于是便尝试着在自己的电脑上通过TensorRT部署yolov5...