TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO) AttributeError: module 'tensorrt' has no attribute 'Logger'

时间: 2023-12-05 13:41:11 浏览: 345
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torch2trt:易于使用的PyTorch到TensorRT转换器

这个错误通常是由于TensorRT版本不兼容或未正确安装所致。请确保您已正确安装TensorRT并使用正确的版本。您可以尝试使用以下命令检查TensorRT版本： ```shell dpkg -l | grep nvinfer ``` 如果您使用的是TensorRT 7，则应该使用以下代码创建Logger： ```python TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO) ``` 如果您使用的是TensorRT 6或更早版本，则应该使用以下代码创建Logger： ```python TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.VERBOSE) ```
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AttributeError: 'tensorrt_bindings.tensorrt.Builder' object has no attribute 'set_calibration_profile'

builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.INFO)) # Create a network object network = builder.create_network() # Add layers to the network ... # Get the input tensor of the network input_tensor = ...

import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小，与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度，与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime，加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理，需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理，并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型，还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作（如标准化、归一化等） result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码，改成可以输入电脑摄像头视频的

这段代码是用Python语言实现的，用于引入一些常用的库，例如numpy、tensorrt、pycuda等等。同时，还引入了torch库。其中，numpy是Python中用于快速处理大型数组和矩阵计算的库；tensorrt是NVIDIA推出的深度学习推理...

AttributeError: module 'trt_inference' has no attribute 'main'

因此，对于你提到的"AttributeError: module 'trt_inference' has no attribute 'main'"错误，可能是由于模块'trt_inference'中确实没有'main'属性所导致的。你可以检查一下你的代码和模块是否正确引入和使用了'main...

解释每一句super(CustomCSPPAN, self).__init__() out_channels = [max(round(c * width_mult), 1) for c in out_channels] block_num = max(round(block_num * depth_mult), 1) act = get_act_fn( act, trt=trt) if act is None or isinstance(act, (str, dict)) else act self.num_blocks = len(in_channels) self.data_format = data_format self._out_channels = out_channels in_channels = in_channels[::-1] fpn_stages = [] fpn_routes = [] for i, (ch_in, ch_out) in enumerate(zip(in_channels, out_channels)): if i > 0: ch_in += ch_pre // 2 stage = nn.Sequential() for j in range(stage_num): stage.add_sublayer( str(j), eval(stage_fn)(block_fn, ch_in if j == 0 else ch_out, ch_out, block_num, act=act, spp=(spp and i == 0))) if drop_block: stage.add_sublayer('drop', DropBlock(block_size, keep_prob))

这段代码是一个类的初始化方法。它首先调用了父类的初始化方法。然后，根据给定的参数计算了一些输出通道数和块的数量，以及激活函数。接下来，它计算了输入通道和输出通道的反向列表，然后创建了一个空的列表fpn_...

AttributeError: 'TRT_engine' object has no attribute 'eval'

这个错误通常是由于使用了TensorRT引擎对象的错误方法导致的。在TensorRT中，没有名为“eval”的方法。正确的方法是使用“execute”方法来运行引擎。请确保您的代码中使用了正确的方法名。以下是一个示例代码片段，...

解释每一句 def __init__(self, layers=[3, 6, 6, 3], channels=[64, 128, 256, 512, 1024], act='swish', return_idx=[0, 1, 2, 3, 4], depth_wise=False, use_large_stem=False, width_mult=1.0, depth_mult=1.0, trt=False): super(CSPResNet, self).__init__() channels = [max(round(c * width_mult), 1) for c in channels] layers = [max(round(l * depth_mult), 1) for l in layers] act = get_act_fn( act, trt=trt) if act is None or isinstance(act, (str, dict)) else act

- trt：一个布尔值，表示 CSPResNet 模型中是否使用 TensorRT 进行加速。默认值为 False，表示不使用 TensorRT 进行加速。 在初始化函数中，先调用父类的初始化函数，然后对 channels 和 layers 进行缩放，...

解释parser.add_argument( "--trt_opt_shape", type=int, default=640, help="opt_shape for TensorRT.")

这是一个 Python 脚本中使用 argparse 库来解析命令行参数的代码。其中，parser.add_...因此，这段代码的作用是添加一个名为 trt_opt_shape 的命令行参数，用于设置 TensorRT 的 opt_shape 参数，默认值为 640。

Building CXX object CMakeFiles/yolov5.dir/calibrator.cpp.o In file included from /home/leo1/Prometheus/Modules/object_detection/py_nodes/yolov5_tensorrt_server/calibrator.cpp:4:0: /home/leo1/opencv/modules/dnn/include/opencv2/dnn/dnn.hpp:189:9: error: ‘CV_DEPRECATED_EXTERNAL’ does not name a type; did you mean ‘TRT_DEPRECATED_ENUM’?

这个错误是由于OpenCV版本的问题导致的。CV_DEPRECATED_EXTERNAL是OpenCV 4.3版本中的宏定义，而在更早的版本中是...#define CV_DEPRECATED_EXTERNAL __attribute__((deprecated)) 这样就能够解决这个问题了。

usage: infer.py [-h] --model_dir MODEL_DIR [--image_file IMAGE_FILE] [--video_file VIDEO_FILE] [--camera_id CAMERA_ID] [--run_mode RUN_MODE] [--use_gpu USE_GPU] [--run_benchmark RUN_BENCHMARK] [--threshold THRESHOLD] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--use_dynamic_shape USE_DYNAMIC_SHAPE] [--trt_min_shape TRT_MIN_SHAPE] [--trt_max_shape TRT_MAX_SHAPE] [--trt_opt_shape TRT_OPT_SHAPE] infer.py: error: the following arguments are required: --model_dir怎么解决

这是一个 Python 脚本的错误，它提示你需要提供一个必要的参数 "--model_dir"，但是你在运行脚本时没有提供这个参数。解决方法是在命令行中加上 "--model_dir" 参数并指定模型文件的路径，例如： ...

AttributeError: module 'tensorrt' has no attribute 'IPluginV2DynamicExt'

这个错误通常是由于导入的模块中没有名为'IPluginV2...plugin = trt.IPluginV2DynamicExt() # 使用IPluginV2DynamicExt对象中的函数和属性 plugin.initialize() plugin.configure() plugin.getOutputDimensions()

error: ‘TRT_DEPRECATED_ENUM’ does not name a type TRT_DEPRECATED_ENUM

在旧版本的TensorRT中，使用的是TRT_DEPRECATED_ENUM，而在新版本中已经被替换成了TRT_DEPRECATED。解决这个问题的方法是将错误信息中的TRT_DEPRECATED_ENUM替换成TRT_DEPRECATED。如果你使用的是旧版本的...

06/06/2023-16:31:47] [TRT] [I] [MemUsageChange] TensorRT-managed allocation in IExecutionContext creation: CPU +0, GPU +0, now: CPU 0, GPU 0 (MiB) /home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/__init__.py:166: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. bool: np.bool, Traceback (most recent call last): File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 398, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/validator.py", line 114, in __call__ model = AutoBackend(model, device=self.device, dnn=self.args.dnn, data=self.args.data, fp16=self.args.half) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/nn/autobackend.py", line 174, in __init__ dtype = trt.nptype(model.get_binding_dtype(i)) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/__init__.py", line 166, in nptype bool: np.bool, File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations 如何修复

这个错误是由于使用了在NumPy 1.20中被废弃的np.bool别名所引起的。可以将np.bool替换为bool来避免这个错误。可以在代码中查找np.bool并将其替换为bool。如果你确实需要使用NumPy的布尔类型，可以使用np....

[TRT] [W] onnx2trt_utils.cpp:375: Your ONNX model has been generated with INT64 weights, while TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32. [TRT] [W] onnx2trt_utils.cpp:403: One or more weights outside the range of INT32 was clamped [TRT] [W] input "images" with shape: (1, 3, 640, 640) dtype: DataType.FLOAT [TRT] [W] output "outputs" with shape: (1, 1) dtype: DataType.INT32 [TRT] [W] output "proto" with shape: (1, 100, 4) dtype: DataType.FLOAT [TRT] [W] output "461" with shape: (1, 100) dtype: DataType.FLOAT [TRT] [W] output "462" with shape: (1, 100) dtype: DataType.INT32

这些警告信息是由TensorRT引擎生成的。第一条警告表示您的ONNX模型使用了INT64类型的权重，而TensorRT不原生支持INT64类型。因此，TensorRT会尝试将权重转换为INT32类型。 第二条警告表示一些权重值超出了INT32类型...
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