trtexec --onnx=your.onnx--saveEngine=your_fp16.engine --fp16 trtexec \ --onnx=your.onnx \ --calib=calib.cache \ --saveEngine=your.engine \ --inputIOFormats=int8:chw4 \ --outputIOFormats=int8:chw \ --precisionConstraints=obey \ --layerPrecisions=Conv_330:int8,BatchNormalization_...
trtexec支持通过设置批处理大小来调优TensorRT引擎的性能。命令格式如下: trtexec --onnx=<path_to_onnx_model> --batch=<batch_size> 这里的<batch_size>是设置的批处理大小。执行这个命令后,trtexec会使用指定的批处理大小生成TensorRT引擎并执行推理,然后输出性能评估结果。 除了上述基本用法外,trtexec还支持其他选...
trtexec是一款强大的自动化测试工具,它支持多种编程语言,包括Java、Python、Ruby等。通过编写测试脚本,开发者可以快速地构建和执行自动化测试。trtexec具有以下特点: 支持多种编程语言:trtexec支持多种编程语言,使得测试脚本更加丰富和多样化。 代码简单易读:trtexec的代码风格简洁明了,易于阅读和理解,即使对于新手开发者来...
在Linux环境下使用trtexec进行推理部署,可以按照以下步骤进行: 1. 安装TensorRT和cuDNN库 首先,确保你的Linux系统满足TensorRT的部署要求,包括合适的操作系统版本、硬件架构(如x86_64)、GPU型号(NVIDIA GPU,如Tesla或GeForce系列)以及足够的磁盘空间和内存。 从NVIDIA官网下载与你的CUDA版本兼容的TensorRT和cuDNN安装包。
trtexec 是 TensorRT 中的一个命令行程序,它提供了便捷的接口,无需开发自己的应用程序即可快速使用 TensorRT 工具。 二、trtexec的用途 1.基准测试网络 trtexec 工具可用于在随机或用户提供的输入数据上对网络进行基准测试。通过这个工具,用户可以评估模型的性能,并为优化模型提供依据。 2.生成序列化引擎 trtexec 可以...
trtexec 是一个命令行工具,用于在 Linux 和类 Unix 系统的 Shell 中执行 LaTeX 编辑器。它允许用户在 Shell 中直接编辑 LaTeX 文档,避免了在图形界面中打开 LaTeX 编辑器。trtexec 支持 LaTeX 命令和 shell 命令,可以用于在 Shell 中完成 LaTeX 编辑任务。
trtexec--onnx=/path/to/model.onnx\--maxShapes=input_image:16x3x544x960\--minShapes=input_image:1x3x544x960\--optShapes=input_image:8x3x544x960\--calib=/path/to/int8/calib.txt\--fp16\--int8\--saveEngine=/path/to/save/trt/model.engine ...
用Python api 转模型的时候好像没有打印时延信息,可以用 nvidia trtexec 命令行直接来测试。或者直接用 trtexec 来转,应该是都会print performance的 步骤 找到tensorrt安装路径,将 运行文件路径 加到PATH: export PATH=$PATH:/root-path/TensorRT-8.2.3.0/bin ...
trtexec是TensorRT中的一个工具,用于对TensorRT模型进行推断测试和性能评估。在本文中,我们将介绍tensorrt trtexec的基本用法。 1. 安装TensorRT 在开始之前,首先需要安装TensorRT。可以通过NVIDIA全球信息湾提供的安装包进行安装,安装完成后需要设置相关的环境变量,以便在命令行中能够使用tensorrt相关的命令。 2. trtexec的...
trtexec:一款功能强大的开源命令行工具 trtexec是一款功能强大的开源命令行工具,它能够帮助用户在Linux和类Unix系统的Shell中执行各种任务。它具有高度可配置性和灵活性,可以满足各种不同的需求。本文将对trtexec进行简要解读与分析。 可配置性:trtexec的最大亮点之一 ...