tensorrt build engine
时间: 2024-06-14 13:08:51 浏览: 14
TensorRT是NVIDIA推出的用于高性能深度学习推理的库。它可以优化和加速深度学习模型,提供低延迟和高吞吐量的推理性能。TensorRT的核心功能之一是构建引擎(Build Engine),它是一个优化后的模型表示,可以在推理时快速加载和执行。
构建引擎是通过以下步骤来创建的:
1. 创建一个TensorRT的Builder对象,用于配置构建引擎的参数。
2. 创建一个TensorRT的Network对象,用于定义模型的结构。
3. 将模型的输入和输出绑定到Network对象中的相应层。
4. 使用Builder对象将Network对象转换为一个优化后的引擎。
5. 可选地,可以将引擎序列化为文件,以便在以后的推理中重复使用。
构建引擎的过程中,TensorRT会进行各种优化,包括层融合、内存优化、卷积算法选择等,以提高推理性能。构建完成后,可以使用引擎来进行推理操作。
相关问题
python 调用tensorrt从 onnx 导出engine
好的,我可以回答这个问题。首先,需要安装TensorRT和ONNX Runtime。然后,按照以下步骤进行操作:
1. 使用ONNX将模型导出为ONNX格式。例如,使用以下命令:
```python
import torch
import onnx
from onnxruntime.quantization import QuantType, quantize
# 加载 PyTorch 模型
model = torch.load("model.pth")
# 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
onnx_model_path = "model.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_model_path, input_names=input_names, output_names=output_names)
```
2. 使用TensorRT将ONNX模型转换为TensorRT引擎。例如,使用以下代码:
```python
import tensorrt as trt
import onnx
# 加载 ONNX 模型
onnx_model_path = "model.onnx"
onnx_model = onnx.load(onnx_model_path)
# 创建 TensorRT 的构建器
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
# 设置最大批处理大小和最大工作空间
max_batch_size = 1
max_workspace_size = 1 << 30
builder.max_batch_size = max_batch_size
builder.max_workspace_size = max_workspace_size
# 创建 TensorRT 的优化器
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = max_workspace_size
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
# 创建 TensorRT 的网络
network = builder.create_network()
# 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 的网络
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
success = parser.parse(onnx_model.SerializeToString())
if not success:
print("Failed to parse ONNX model.")
exit()
# 创建 TensorRT 的引擎
engine = builder.build_cuda_engine(network)
# 将 TensorRT 引擎保存到文件
engine_path = "model.engine"
with open(engine_path, "wb") as f:
f.write(engine.serialize())
```
这样就可以将ONNX模型转换为TensorRT引擎,并将其保存到文件中。
yolov8s.engine怎么通过tensorRT封装成exe该怎么操作
将 YOLOv8s 模型转换为 TensorRT 的 engine 文件,然后通过 TensorRT API 加载 engine 文件并进行推理。
以下是大致的操作步骤:
1. 下载并安装 TensorRT。
2. 将 YOLOv8s 模型转换为 TensorRT 的 engine 文件。可以使用 TensorRT 的 Python API 或者 C++ API 进行转换。以下是使用 Python API 的示例代码:
```python
import tensorrt as trt
# 定义 TensorRT 的 builder 和 network
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
network = builder.create_network()
# 加载 YOLOv8s 模型
with trt.OnnxParser(network, builder) as parser:
with open('yolov8s.onnx', 'rb') as model:
parser.parse(model.read())
# 设置 TensorRT 的优化选项
builder.max_workspace_size = 1 << 30
builder.max_batch_size = 1
builder.fp16_mode = True
# 构建 TensorRT 的 engine
engine = builder.build_cuda_engine(network)
# 保存 engine 文件
with open('yolov8s.engine', 'wb') as f:
f.write(engine.serialize())
```
3. 使用 TensorRT API 加载 engine 文件并进行推理。以下是使用 C++ API 的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <NvInfer.h>
#include <NvInferPlugin.h>
using namespace nvinfer1;
int main(int argc, char* argv[]) {
// 读取 engine 文件
std::ifstream engine_file("yolov8s.engine", std::ios::binary);
if (!engine_file.good()) {
std::cerr << "Error: could not open engine file." << std::endl;
return -1;
}
std::stringstream engine_buffer;
engine_buffer << engine_file.rdbuf();
engine_file.close();
std::string engine_str = engine_buffer.str();
// 创建 TensorRT 的 runtime
IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger);
if (!runtime) {
std::cerr << "Error: could not create TensorRT runtime." << std::endl;
return -1;
}
// 创建 TensorRT 的 engine
ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(engine_str.data(), engine_str.size());
if (!engine) {
std::cerr << "Error: could not create TensorRT engine." << std::endl;
return -1;
}
// 创建 TensorRT 的 execution context
IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
if (!context) {
std::cerr << "Error: could not create TensorRT execution context." << std::endl;
return -1;
}
// 准备输入数据
float* input_data = new float[input_size];
// TODO: 将输入数据填充到 input_data 中
// 准备输出数据
float* output_data = new float[output_size];
// 执行推理
void* bindings[] = { input_data, output_data };
context->executeV2(bindings);
// 处理输出数据
// TODO: 处理 output_data 中的输出数据
// 释放资源
delete[] input_data;
delete[] output_data;
context->destroy();
engine->destroy();
runtime->destroy();
return 0;
}
```
以上是大致的操作步骤,具体实现还需要根据实际情况进行调整。
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