c++tensorrt
时间: 2023-12-06 07:01:17 浏览: 33
TensorRT是由NVIDIA开发的一个高性能深度学习推理引擎。它通过使用高度优化的网络层和计算图的表示形式,将深度学习模型(尤其是使用TensorFlow或Caffe框架训练的模型)转换为高效的图形处理器(GPU)上的推理模型。
TensorRT主要有三个关键的优势。
首先,TensorRT可以通过在推理过程中降低延迟和提高吞吐量来加速深度学习模型的推理速度。它使用自动优化技术来识别推理图中的重复计算,并将它们转换成高效的计算操作,从而减少了计算时间。
其次,TensorRT具有高度可扩展性和灵活性。它支持多个网络层类型和数据类型,包括卷积、池化、批归一化等,并且可以针对不同的GPU架构进行自适应优化,以最大程度地利用硬件资源。
最后,TensorRT提供了一套易于使用的API和工具,使得将深度学习模型部署到生产环境变得更加简单。它可以与常见的深度学习框架集成,提供了用于加载和优化模型的API,并提供了用于分析和调试模型性能的工具。
总之,TensorRT是一个过硬的深度学习推理引擎,它通过优化推理图和硬件资源的使用,大大加速了深度学习模型的推理速度,并提供了强大的可扩展性和易用性,方便在生产环境中部署和优化模型。
相关问题
C++ tensorrt部署
C++ TensorRT 是 NVIDIA 推出的用于高性能深度学习推理的库,可以在 GPU 上加速模型推理。TensorRT 支持多种深度学习框架,包括 TensorFlow、Caffe、PyTorch 等。TensorRT 的部署流程大致如下:
1. 使用深度学习框架训练模型,并将模型保存为 ONNX 或 TensorFlow 格式。
2. 使用 TensorRT 的 API 加载模型,并进行优化。
3. 将优化后的模型部署到 GPU 上进行推理。
以下是一个简单的 C++ TensorRT 部署示例:
```c++
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include "NvInfer.h"
#include "NvOnnxParser.h"
#include "NvInferRuntimeCommon.h"
using namespace nvinfer1;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
// 1. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 2. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 3. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 4. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 5. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger); INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 6. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 7. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 8. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 9. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 10. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 11. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 释放资源
parser->destroy();
engine->destroy();
context->destroy();
inputTensor->destroy();
outputTensor->destroy();
stream->destroy();
runtime->destroy();
return 0;
}
```
c++ tensorrt 推理
TensorRT是由英伟达推出的高性能推理引擎。它可以将训练好的深度学习模型转换为高效的推理模型,能够在GPU上快速且高效地进行推理操作。
首先,使用TensorRT进行推理需要经过以下几个步骤。首先,我们需要将训练好的模型转换为TensorRT可以理解的格式,例如ONNX或通过TensorRT的C++ API直接加载。接下来,我们需要创建一个TensorRT的推理引擎,该引擎会根据输入模型的结构和参数进行优化和推理操作。然后,我们可以将输入数据传递给TensorRT引擎进行推理,并获取输出结果。
TensorRT对推理的高性能有以下几个方面的优势:首先,TensorRT采用了各种优化技术,如网络剪枝、低精度量化等,以减少模型的计算和存储开销,从而在保持推理精度的前提下提高推理速度。其次,TensorRT支持多个GPU的并行计算,可以充分利用GPU的并行计算能力,提高推理的并行度和吞吐量。此外,TensorRT还支持INT8量化和FP16混合精度推理,通过降低计算精度可以进一步提高推理速度。
总的来说,TensorRT是一个优秀的推理引擎,它能够将深度学习模型转换为高效的推理模型,并能够在GPU上进行快速且高效的推理操作。通过TensorRT,我们可以充分利用GPU的计算能力,提高推理的速度,并在保持推理精度的同时减少计算和存储开销。