简介: 关于如何使用torch2trt工具将PyTorch模型转换为TensorRT引擎文件的实操指南。install torch2trt git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trt cd torch2trt sudo python setup.py install --plugins 具体代码1 from retinaface.models.retinaface import RetinaFace, PriorBox # 导入网络 import ...
You can use Torch-TensorRT anywhere you use torch.compile:import torch import torch_tensorrt model = MyModel().eval().cuda() # define your model here x = torch.randn((1, 3, 224, 224)).cuda() # define what the inputs to the model will look like optimized_model = torch.compile(...
function constructs a callable that executes a TensorFlow graph (tf.Graph) created by tracing the TensorFlow operations in func. This allows the TensorFlow runtime to apply optimizations and exploit parallelism in the computation defined by func. 简单来说,就是tf.function可以将一个func中的TensorFlow操...
所以如果想基于Pytorch框架来做量化,建议直接上手torch.fx。 fx在pytorch-1.10中已经处于stable状态,大部分API已经稳定了,我也拿torch.fx量化了几个模型,最终搞到TensorRT上,涉及到卷积、BN、反卷积、add、concat等基本操作,使用的版本是Pytorch-1.10和TensorRT-8.2。 其中fx部分自己修改了下源码,补充了一些op。这里我...
我直接使用tensorrt编译torch模型，但是torch_tensorrt需要一个TorchScript模块 所以解决方法是 ...
load("/opt/torch_tensorrt/refitting/sample_input.pt") exp_program = torch.export.export(model, tuple(inputs)) enabled_precisions = {torch.float16} debug = True workspace_size = 20 << 30 min_block_size = 1 use_python_runtime = False trt_gm = torch_trt.dynamo.compile( exp_program,...
fx在pytorch-1.10中已经处于stable状态,大部分API已经稳定了,我也拿torch.fx量化了几个模型,最终搞到TensorRT上,涉及到卷积、BN、反卷积、add、concat等基本操作,使用的版本是Pytorch-1.10和TensorRT-8.2。 其中fx部分自己修改了下源码,补充了一些op。这里我是直接把最新release的pytorch中的fx部分摘出来,然后pip安装to...
TensorRT 8.2.3.0 將TensorRT及CUDA的相關依賴庫放置在系統LD_LIBRARY_PATH環境變數中。 以下命令以CUDA的相關依賴庫位於/usr/local/cuda/目錄下,TensorRT的相關依賴庫位於/usr/local/TensorRT/目錄下為例,您需要根據實際情況替換。 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export LD_LIBR...
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pip install nvidia-pyindex && \ pip install nvidia-tensorrt==8.2.3.0 安装PyTorch 1.9.0+cu111。 pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html