python处理TensorRT输出数据
时间: 2024-02-21 09:50:24 浏览: 37
在Python中处理TensorRT输出数据,可以使用TensorRT Python API中的`bindings`模块。具体步骤如下:
1. 导入TensorRT Python API模块:
```python
import tensorrt as trt
```
2. 创建`bindings`模块中的`TensorRT`类的实例:
```python
tensorrt = trt.TensorRT()
```
3. 加载TensorRT引擎:
```python
engine = tensorrt.load_engine(engine_path)
```
其中,`engine_path`是TensorRT引擎文件的路径。
4. 创建TensorRT的执行上下文:
```python
context = engine.create_execution_context()
```
5. 分配输入和输出的Tensor缓冲区:
```python
input_tensor = np.zeros((batch_size, input_size), dtype=np.float32)
output_tensor = np.zeros((batch_size, output_size), dtype=np.float32)
```
其中,`batch_size`是输入数据的批次大小,`input_size`是输入Tensor的大小,`output_size`是输出Tensor的大小。
6. 将输入数据复制到输入Tensor缓冲区:
```python
np.copyto(input_tensor, input_data)
```
其中,`input_data`是待处理的输入数据。
7. 创建输入Tensor:
```python
input_shape = (batch_size, input_size)
input_binding = engine.get_binding_index('input')
input_tensor = context.allocate_input(input_binding, shape=input_shape)
```
8. 将输入数据复制到输入Tensor:
```python
np.copyto(input_tensor.host, input_data.ravel())
```
9. 运行TensorRT引擎:
```python
output_binding = engine.get_binding_index('output')
output_tensor = context.execute_v2(bindings=[input_tensor.device_buffer, output_tensor.device_buffer])
```
10. 将输出Tensor数据复制到输出缓冲区:
```python
np.copyto(output_data, output_tensor.host)
```
其中,`output_data`是处理后的输出数据。
以上是处理TensorRT输出数据的基本步骤,具体实现还需要根据实际情况进行调整。