--onnx : ONNX模型文件名 --model : Caffe模型文件名,模式时无模型,使用随机权重 --deploy : Caffe prototxt 文件名 --output : 输出名称(可多次指定);UFF和Caffe至少需要一个输出 --uffInput : 输入blob名称及其维度(X、Y、Z=C、H、W),可以多次指定;UFF型号至少需要一个 --uffNHWC : 设置输入是否在...
trtexec --onnx=<onnx_model_path> --saveEngine=<engine_file_path> ``` 上面的命令中,`--onnx`参数用于指定待优化的ONNX模型文件路径,`--saveEngine`参数用于指定优化后的TensorRT引擎文件的保存路径。在执行上述命令后,trtexec会读取ONNX模型并将其优化为TensorRT引擎,并保存为指定的文件路径。 3. trtexec...
trtexec--onnx=/path/to/model.onnx \--maxShapes="input_1:0":16x3x544x960 \--minShapes="input_1:0":1x3x544x960 \--optShapes="input_1:0":8x3x544x960 \--fp16 \--saveEngine=/path/to/save/trt/model.engine The 544x960 can be modified to the actual heightxwidith of your ...
aisbench使用trtexec推理后端在传入onnx模型时,会因为文件名后缀不是om而报错 于是尝试将onnx模型使用cann的atc工具转换为om模型: 传入om模型进行性能测试跑出来为空数据: 在多次尝试后将onnx模型文件后缀改成om,传入进行测试,可以跑出测试结果: 二、软件版本: -- CANN 版本 (Ascend-cann-toolkit_8.0.RC2.alpha00...
import onnx filename = yourONNXmodel model = onnx.load(filename) onnx.checker.check_model(model). 2) Try running your model with trtexec command. github.com TensorRT/samples/trtexec at master · NVIDIA/TensorRT master/samples/trtexec
2、利用onnxsim执行了简化操作，但是在最初也使用过onnxsim，并成功简化。但是那时运行trtexec也是只进行...
The text was updated successfully, but these errors were encountered: Author CodeJackclcommentedDec 19, 2023 环境: ubuntu16.04 / cuda9.0 /cudnn7.4.2 / tensorrt4.13 Owner @CodeJackcl请用tensorrt8.4.2.4 请问在部署的时候必须要tensorrt8吗?之前和导师讨论的时候就说当前环境不行,要刷机,但当时也只是从...
Description trtexec --onnx=model.onnx --best(or --int8) [05/11/2023-18:20:45] [E] Error[2]: [weightConvertors.cpp::computeStaticKernelScales::440] Error Code 2: Internal Error (Assertion !hasResidualOrExtraJitInput || !isOutInt8 || signe...
你应该把你的完整命令打出来，不然我只能盲猜你没有指定saveEngine