执行异步推理:enqueueV2 杜老师封装之后(trt-infer.cpp)推理的执行过程:load_infer()加载模型->forward()异步执行,在forward函数中调用了to_gpu()和gpu()函数在gpu上开辟内存和数据拷贝。 多线程封装,生产者消费者模式 杜老师封装的infer_controller.hpp实现了: 1:启动线程,判断模型加载是否成功。 2:循环推理过程...
【TRT量化模型简介】 TRT量化模型是基于张量表示论的一种量化推理方法。其基本原理是将问题转化为张量计算,通过低秩近似、稀疏表示等手段,实现对复杂数据的简洁表达和高效推理。TRT模型具有较好的泛化能力和鲁棒性,适用于处理高维、大规模的复杂数据。 【量化推理过程】 TRT量化模型的推理过程主要包括以下几个步骤: 1....
模型优化:使用TensorRT的API或第三方库(如torch2trt)将ONNX模型转换为TensorRT优化后的引擎。 推理执行:使用TensorRT引擎进行模型推理。 三、实战案例:PyTorch模型到TensorRT的转换与推理 假设我们有一个使用PyTorch训练的简单神经网络模型,以下是如何将其转换为TensorRT引擎并进行推理的步骤: 1. 安装必要的库 首先,确保...
通过onnx到trt推理的全过程代码如下 importtensorrtastrtimportnumpyasnpimportpycuda.autoinitimportpycuda.driverascudaTRT_LOGGER=trt.Logger(trt.Logger.WARNING)EXPLICIT_BATCH=1<<(int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)defbuild_engine(max_batch_size,onnx_file_path="",engine_file_path="",...
一、量化模型的概念 1.量化模型的定义 2.量化模型的作用 二、TRT量化模型的优势 1.TRT的介绍 2.TRT量化模型的特点 3.TRT量化模型的应用场景 三、TRT量化模型的推理过程 1.数据输入 2.模型处理 3.结果输出 四、TRT量化模型的应用案例 1.自动驾驶 2.智能家居 3.工业制造 五、TRT量化模型的未来发展 1.技术进...
推理模块的封装，包括创建runtime实例、反序列化引擎、创建执行上下文、设置输入输出张量维度、执行异步推理等步骤，通过trt-infer.cpp文件中的load_infer()和forward()函数实现。这些封装步骤旨在简化复杂的推理流程，提高代码的可读性和可维护性。多线程封装部分，杜老师采用了生产者消费者模式，实现推理过程...
TRT 量化模型推理技术通过对模型参数进行量化,降低了模型的计算复杂度和存储空间需求,从而提升了模型的推理速度。 2.TRT 量化模型推理的优势 TRT 量化模型推理具有以下几个优势: (1)降低模型的计算复杂度和存储空间需求:通过参数量化,模型的计算量和存储空间得到显著减少,使得模型更加轻量化。 (2)提升模型推理速度:...
一、TF-TRT简介 TF-TRT是TensorRT的一个插件,它允许用户将基于TensorFlow的模型转换为TensorRT模型。TensorRT是一个深度学习模型优化库,它可以对深度学习模型进行一系列优化,包括层的合并、精度的降低等,从而大大提升模型的推理速度。通过TF-TRT,我们可以轻松地将TensorFlow模型转换为TensorRT模型,并利用TensorRT的优化能力...
使用tenrorrt转化为trt文件后,用如下代码可以测试推理速度。 此处模型是多分类的图像语义分割,测试数据是一张图片,时间可以根据自己的需要决定起点在何处。 # yolov5的tensorrt推理fromtorchvisionimporttransformsimportpycuda.autoinitimportnumpyasnpimportpycuda.driverascudaimporttensorrtastrtimportcv2fromPILimportImageimp...
TRT模型推理加速: 简介:在tensorflow2.0上使用tensorrt6加速 工作流程: 运行环境准备 OS:Ubuntu18.0.4 LST python:3.6.5 tensorflow:2.1.0 tensorrt:6.0.1 GPU:只支持GPU 执行步骤 安装Nvidia深度学习驱动,Cudnn和Cuda驱动:此部分从略。 下载安装TensorRT 6.0 保存模型 save_models形式 转换成tensorrt图 from ...