在python中设置与所有 Ampere 和更新架构兼容的tensorrt引擎的具体例子

在Python中，如果你想要创建一个兼容Ampere架构（TensorRT的高性能计算加速器）的TensorRT（TensorRT是NVIDIA用于高效运行深度学习推理的库）引擎，你需要首先安装必要的库并配置环境。这里是一个简单的步骤示例：

# 首先，确保已经安装了torch、onnx和tensorrt等必要库
pip install torch torchvision tensorrt torch2trt

import torch
from torch2trt import torch2trt

# 使用PyTorch模型
model = ... # 示例：加载预训练的ResNet或Transformer模型

# 将模型转换为ONNX格式
input_size = (3, 224, 224)  # 根据你的模型输入调整
dummy_input = torch.randn(1, *input_size)
onnx_model = torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", opset_version=11)

# 创建优化器，指定兼容Ampere架构
config = torch2trt.TRTConfig()
if torch.cuda.is_available():
    config.set_flag(torch2trt.BuilderFlag.FP16, True)  # 设置为使用半精度（Ampere支持）
    config.max_workspace_size = 1 << 30  # 指定足够的内存空间
    if torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8:  # 判断是否为Ampere及以上架构
        config.add_plugin_callback(trt.AmpCallback())  # 添加Ampere兼容插件回调

# 进行模型转换
engine = torch2trt.TRTModule.deserialize(engine_path="model.trt", engine_config=config)

# 现在你可以使用这个engine实例执行推理
inputs = ... # 准备实际的输入数据
output = engine(inputs)