} trt_ts_module = trtorch.compile(torch_script_module, compile_settings) input_data = input_data.half() result = trt_ts_module(input_data) torch.jit.save(trt_ts_module, "trt_torchscript_module.ts") 以较低的精度运行时runtime的注意事项: 使用compile_spec.op_precision设置精度 编译之前,模块...
trt_ts_module = trtorch.compile(torch_script_module, compile_settings) input_data = input_data.half() result = trt_ts_module(input_data) torch.jit.save(trt_ts_module, "trt_torchscript_module.ts") 以较低的精度运行时runtime的注意事项: 使用compile_spec.op_precision设置精度 编译之前,模块应...
torch2trt是一款开源的简单易用的torch模型转换成优化后的tensorrt模型的工具。确实很简单易用,但是坑也不少哈,如下代码, importtorchfromtorch2trtimporttorch2trtfromtorchvision.models.alexnetimportalexneta=torch.randn([4,4]).cuda()b=torch.tensor([3]).cuda()c=torch.tensor([1,3]).cuda()d=torch.ra...
torch2trt的参数 torch2trt是一个用于将PyTorch模型转换为TensorRT引擎的工具,它使用了一些参数来控制转换过程。以下是一些常用的参数: 1. precision:控制精度。可以选择fp32、fp16或int8。默认值为fp32。 2. max_workspace_size:控制TensorRT引擎使用的最大内存量(单位为字节)。默认值为1GB。 3. max_batch_...
torch2trt源码解析与使用之核心原理初探(一) 为什么使用torch2trt? 在使用pytorch作为训练框架,后续需要将模型部署到嵌入式或者实时应用场景时,使用Nvidia的卡的话,Nvidia官方提供了一套tensorrt的加速方案。但是除tf和caffe外,其他框架不能直接使用。常用的torch–>trt的方案是torch–>onnx–>trt。GitHub上torch2trt...
本教程详细记录了ubuntu上配置使用 torch2trt 的方法。 1 库配置 1.1 安装 tensorrt python 接口 下载trt 包 .tar.gz https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-7x-download 1. 解压 tar xvf TensorRT-7.2.1.6.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.1.cudnn8.0.tar.gz ...
在上面的代码中,我们首先定义了一个PyTorch模型,然后使用torch2trt将其转换为TensorRT模型,最后将其保存为.pth文件。 需要注意的是,torch2trt只能转换支持的操作。如果PyTorch模型包含不支持的操作,则无法将其转换为TensorRT模型。因此,在使用torch2trt之前,需要确保PyTorch模型只包含支持的操作。 通过使用torch2trt,可以...
英伟达TRTTorch PyTorch JIT的提前(AOT)编译Ahead of Time (AOT) compiling for PyTorch JIT TRTorch是PyTorch / TorchScript的编译器,通过NVIDIA针对NVIDIA GPU的TensorRT深度学习优化器和运行时runtime。与PyTorch的即时(JIT)编译器不同,TRTorch是一种提前(AOT)编译器,这意味着在部署TorchScript代码之前,需要执行显式...
importtorchfromtorch2trtimporttorch2trtfromtorchvision.models.alexnetimportalexnet# create some regular pytorch model...model = alexnet(pretrained=True).eval().cuda()# create example datax = torch.ones((1,3,224,224)).cuda()# convert to TensorRT feeding sample data as inputmodel_trt = torch2...
1.cuda、cudann、tensorrt、torch2trt 对于具备了 root 权限的用户而言,在安装有多版本 cuda 的 Linux 系统上,只需切换 /usr/local/cuda 所指向的 cuda 目录,让其指向所需的 cuda 版本的安装位置,即可让 Pytorch 在运行时使用指定版本的 cuda 运行程序。修改软链接的方法如下命令所示,命令删除原有的软链接,并...