fromtorch2trt.torch2trtimport*@tensorrt_converter('torch.zeros')defconvert_zeros(ctx):size=ctx.method_argsoutput=ctx.method_returnkwargs=ctx.method_kwargsdtype=kwargs.get('dtype')zeros_tensor=torch.zeros(*size,dtype=dtype)output._trt=add_trt_constant(ctx.network,zeros_tensor) 再运行convert.py...
1.安装torchtrt: 第一步:git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trt 第二步:cd torch2trt 第三步:python setup.py install 2.将torch2trt添加到环境变量中: 第一步:pip show torch2trt 获得路径 第二步:(1)export PYTHONPATH=$PYTHONPATH: /home/hanzz/miniconda3/envs/pytorch/lib/pytho...
torch2trt的安装过程可以分为以下几个步骤,请确保按照以下指南操作,以确保安装成功并能正常工作: 1. 检查系统环境和Python版本 在安装torch2trt之前,需要确保你的系统环境和Python版本符合其要求。torch2trt通常要求较新版本的Python(如Python 3.x)以及与之兼容的PyTorch和TensorRT版本。此外,还需要安装Git以便从GitHub...
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...
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的使用非常简单,只需要在PyTorch模型上调用torch2trt转换器,并将其保存为TensorRT模型即可。可以使用以下代码将PyTorch模型转换为TensorRT模型: ``` import torch from torch2trt import torch2trt #定义一个PyTorch模型 model = MyModel() #将模型转换为TensorRT模型 model_trt = torch2trt(model, [input...
fromtorch2trtimporttorch2trtfromtorchvision.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 = torch2trt(model...
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 ...
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 解压 tar xvf TensorRT-7.2.1.6.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.1.cudnn8.0.tar.gz ...
python3 -m torch2trt.test --name=converters --tolerance=1e-2 This will not hard-fail, but will highlight any build errors or max error checks. It is helpful if you include the status of this command in any pull-request, as well as system information like ...