tensorRT的输出文件是什么格式
时间: 2023-10-16 17:07:51 浏览: 49
TensorRT的输出文件格式可以是以下之一:
1. Serialized engine file(.engine) - 这是TensorRT推理引擎的二进制格式,可以被反序列化成C++对象,并在部署时用于推断。
2. Plan file(.plan) - 这是另一种二进制格式,它包含序列化计划,可以被反序列化用于推断。
3. ONNX file(.onnx) - 在TensorRT 7.0及更高版本中,可以将ONNX模型转换为TensorRT引擎。
4. UFF file(.uff) - 在TensorRT 5.0及更高版本中,可以将UFF模型转换为TensorRT引擎。
以上是我所知道的TensorRT输出文件的格式,希望对您有所帮助。
相关问题
python处理TensorRT输出数据
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。
解读TensorRT输出的内容
TensorRT是一个高性能的深度学习推理引擎,其输出内容主要包括以下几个部分:
1. Network Summary:网络结构的摘要,包括输入和输出的形状、网络层数、每一层的类型、输入和输出张量的名称等。
2. Layer Information:每一层的详细信息,包括层的类型、输入和输出张量的名称、形状、数据类型、是否使用了卷积算法等。
3. Optimization Profiles:优化配置文件,其中包括了TensorRT为了获得最佳性能而进行的优化配置。
4. Timing Information:每一层的推理时间以及整个网络的推理时间。
通过对TensorRT输出内容的解读,我们可以了解到TensorRT对网络进行的优化和推理时间的情况,为进一步优化和调试深度学习模型提供参考。
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