TENSORTRT介绍一下

TensorRT是一个高性能的推理引擎，可用于在NVIDIA GPU上加速深度学习模型的推理。它可以优化深度学习模型并将其转换为高效的C++代码，以在GPU上进行快速推理。TensorRT支持各种深度学习框架，包括TensorFlow，Caffe，PyTorch和ONNX等。同时，TensorRT还具备FP16、INT8精度的量化支持，可在保证推理精度的前提下大幅提高推理速度。TensorRT还提供了一系列的API和工具，方便用户进行模型优化，推理性能评估和部署。由于TensorRT的高性能和易用性，它被广泛应用于各种深度学习应用场景，如自动驾驶，医疗影像分析和视频处理等领域。

相关问题

tensortrt加速yolov5

要使用TensorRT加速Yolov5，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，将仓库中的`gen_wts.py`和下载好的`yolov5s.pt`文件复制到Yolov5 6.0的目录下。然后运行`gen_wts.py`脚本，使用以下命令生成`.wts`文件：

   python gen_wts.py -w yolov5s.pt -o yolov5s.wts

2. 确保你的环境满足TensorRT的要求。你可以参考[https://github.com/Monday-Leo/Yolov5_Tensorrt_Win10](https://github.com/Monday-Leo/Yolov5_Tensorrt_Win10)上的说明来配置环境。

3. 将第一步生成的`yolov5s.wts`模型复制到exe文件夹中。在该目录下打开命令提示符，并输入以下命令将`.wts`文件转换为`.engine`序列化模型：

   yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s

这个过程可能需要花费大约10-20分钟的时间。当转换完成后，你会在该文件夹下找到`yolov5s.engine`模型。

4. 将本仓库中的`pictures`文件夹复制到exe文件夹下。接下来，你可以尝试使用以下命令进行预测，验证加速效果是否正确：

   yolov5 -d yolov5s.engine ./pictures

这样，你就可以使用TensorRT来加速Yolov5模型了。请确保按照以上步骤操作，并根据你的实际情况进行相应的配置和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov5 tensorrt加速](https://blog.csdn.net/Recursions/article/details/124626074)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

python代码怎么部署到C++ TENSORTRT

要将Python代码部署到C++ TensorRT，需要进行以下步骤：

1. 将Python模型转换为TensorRT引擎：使用TensorRT的Python API将Python模型转换为TensorRT引擎。这个过程可以在Python中完成。

2. 将TensorRT引擎序列化为文件：使用TensorRT的C++ API将TensorRT引擎序列化为文件。这个过程需要在C++中完成。

3. 在C++中加载TensorRT引擎：使用TensorRT的C++ API在C++中加载TensorRT引擎。

4. 在C++中推理：使用TensorRT的C++ API在C++中进行推理。

以下是一个简单的示例：

import tensorrt as trt

# 转换Python模型为TensorRT引擎
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
    builder.max_workspace_size = 1 << 30
    with open('model.onnx', 'rb') as model:
        parser.parse(model.read())
    engine = builder.build_cuda_engine(network)

# 将TensorRT引擎序列化为文件
with open('model.trt', 'wb') as f:
    f.write(engine.serialize())

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <NvInfer.h>

int main()
{
    // 加载TensorRT引擎
    std::ifstream engine_file("model.trt", std::ios::binary);
    engine_file.seekg(0, std::ios::end);
    const size_t engine_size = engine_file.tellg();
    engine_file.seekg(0, std::ios::beg);
    std::vector<char> engine_data(engine_size);
    engine_file.read(engine_data.data(), engine_size);
    nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(nvinfer1::ILogger::Severity::kWARNING);
    nvinfer1::ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(engine_data.data(), engine_size, nullptr);

    // 推理
    nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
    float input_data[] = {1.0, 2.0, 3.0};
    float output_data[3];
    cudaMallocManaged(&input_data_dev, 3 * sizeof(float));
    cudaMallocManaged(&output_data_dev, 3 * sizeof(float));
    cudaMemcpy(input_data_dev, input_data, 3 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    void* bindings[] = {input_data_dev, output_data_dev};
    context->execute(1, bindings);
    cudaMemcpy(output_data, output_data_dev, 3 * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
    std::cout << output_data[0] << ", " << output_data[1] << ", " << output_data[2] << std::endl;

    // 释放资源
    cudaFree(input_data_dev);
    cudaFree(output_data_dev);
    context->destroy();
    engine->destroy();
    runtime->destroy();

    return 0;
}