1. 加载TRT模型 首先,你需要加载已经优化并序列化为.engine文件的TRT模型。这通常涉及使用TensorRT的Python API来反序列化该文件并创建一个推理引擎。 python import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import numpy as np # 初始化TensorRT日志记录器 TRT_LOGGER = trt.Logger(...
3. 将 onnx 转 trt 这里一般用于快速验证模型,也可以在推理前期直接生成 trt文件。 trtexec --onnx=./yolo11n.onnx --saveEngine=yolo11n.trt --fp16 4. 分析 模型输入输出 yolo11.onnx 的输入输出 inputs: [images] --> [ 1 x 3 x 640 x 640] outputs: [output0] --> [1 x 84 x 8400]...
反序列化:deserializeCudaEngine 创建执行上下文:createExecutionContext 绑定输入输出张量维度:setBindingDimensions 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...
下面是一个使用TRT进行Python推理的示例。假设我们有一个模型可以对图像进行分类。 # Load modelengine=load_model('model.trt')# Create contextcontext,bindings=create_context(engine)# Allocate buffersinputs,outputs,stream=allocate_buffers(engine,bindings)# Load and preprocess imagesimage=cv2.imread('image....
使用trtexec,可以将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎文件(.trt),同时应用 FP16 精度以进一步优化推理速度。 第三步:推理 加载TensorRT 模型 在进行推理之前,需要加载 TensorRT 模型。 importpytrt# 加载 TensorRT 模型engine=pytrt.load("model.trt")
# 进行推理 with engine.create_execution_context() as context: context.set_input(0, input_buffer) output_buffer.record_batch_size(1) # 设置输出批大小 context.enqueue(1, output_buffer, None) # 获取输出结果 output = output_buffer.data.reshape(1, -1, 64) print("Output:", output) ``` ...
2.8.3 模型推理 使用run.py脚本测试FP8模型: # run.shpython3../run.py--input_text"Today is a nice day."\--max_output_len30\--tokenizer_dir./DeepSeek-V3\--engine_dir./trtllm_engines/deepseek_v3/fp8/tp8-sel4096-isl2048-bs4\--top_p0.95\--temperature0.3 ...
trt_engine_cache_path的用法 trt_engine_cache_path的用法 trt_engine_cache_path是TensorRT中用来指定引擎缓存路径的参数。通过设置这个路径，可以让TensorRT将编译好的推理引擎保存到本地，避免重复编译模型，减少推理准备时间。以下从实际使用场景出发，详细说明它的用法和注意事项。设置路径时，建议选择固定且具备读写...
总结来说,.trt 文件是 TensorRT 模型的序列化表示,而 .engine 文件是针对特定硬件和优化配置的 TensorRT 运行时引擎文件。.trt 文件是 .engine 文件的中间表示,通过加载和构建 .trt 文件,可以生成 .engine 文件,并在应用程序中使用 .engine 文件进行模型推理。 发布于 2023-06-25 16:30・江苏 1 特朗普承认对...
engine = build_engine(weights, config) image = cv2.imread('image.jpg') output = infer(engine, image) print(output) ``` 在上述代码中,我们首先加载Yolov8的权重文件和配置文件,然后构建TensorRT引擎。接下来,我们加载输入图像并执行推理。最后,我们打印出推理结果。 通过使用Yolov8 TRT Python推理,我们可以...