tensorrt8.2.4 没有host()
时间: 2024-06-11 07:05:38 浏览: 11
作为AI语言模型,我无法确定您在什么情况下需要使用TensorRT的host()函数。但是,如果您是要使用TensorRT C++ API的host()函数,从TensorRT 8.0版本开始,host()函数已被弃用并从API中移除。相反,您应该使用TensorRT的execute()函数来执行推理操作。如果您需要更具体的帮助,请提供更多上下文信息。
相关问题
tensorrt8.2.4 C++ ITensor如何打印值
在TensorRT中,ITensor是一个抽象的表示张量数据的接口,它不直接存储数据,因此无法直接打印出其值。如果你想查看ITensor的值,可以通过以下步骤实现:
1. 将ITensor转换为指向实际数据的指针,可以使用`void* ITensor::data()`方法。这个方法返回一个void指针,指向ITensor中存储的数据。
2. 根据ITensor的数据类型和维度信息,将指针转换为适当的数据类型和形状。例如,如果ITensor的数据类型是float,形状是[N, C, H, W],那么可以使用以下代码将指针转换为float数组:
```c++
float* data = static_cast<float*>(tensor->data());
nvinfer1::Dims dims = tensor->getDimensions();
int n = dims.d[0], c = dims.d[1], h = dims.d[2], w = dims.d[3];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < c; j++) {
for (int k = 0; k < h; k++) {
for (int l = 0; l < w; l++) {
int index = i*c*h*w + j*h*w + k*w + l;
std::cout << data[index] << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
}
}
```
这段代码将打印出ITensor中所有元素的值。注意,这个方法只适用于小规模的张量,对于大规模的张量,应该只打印一部分元素,或者使用其他可视化工具来查看其值。
你能在C++ tensorrt8.2.4中搭建网络实现下TOPK吗
当然可以,在TensorRT 8.2.4中实现TopK层,您可以使用Plugin的方式来实现。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用TensorRT Plugin来实现TopK层:
```c++
// 定义TopK插件
class TopKPlugin : public nvinfer1::IPluginV2DynamicExt
{
public:
TopKPlugin(const int k) : mK(k) {}
// 获取插件类型、版本号、名称等信息
const char* getPluginType() const override { return "TopKPlugin"; }
const char* getPluginVersion() const override { return "1.0"; }
const char* getPluginNamespace() const override { return ""; }
// 创建插件实例
nvinfer1::IPluginV2DynamicExt* clone() const override { return new TopKPlugin(mK); }
// 获取插件输入、输出张量的数量
int getNbOutputs() const override { return 2; }
int getNbInputs() const override { return 1; }
// 获取插件输入、输出张量的维度信息
nvinfer1::DimsExprs getOutputDimensions(int outputIndex, const nvinfer1::DimsExprs* inputs, int nbInputs, nvinfer1::IExprBuilder& exprBuilder) override
{
nvinfer1::DimsExprs outputDims(inputs[0]);
outputDims.d[outputDims.nbDims - 1] = exprBuilder.constant(mK);
return outputDims;
}
bool supportsFormatCombination(int pos, const nvinfer1::PluginTensorDesc* inOut, int nbInputs, int nbOutputs) override
{
return (inOut[pos].type == nvinfer1::DataType::kFLOAT && inOut[pos].format == nvinfer1::TensorFormat::kLINEAR);
}
// 初始化插件,例如分配内存等
void initialize() override {}
// 销毁插件,释放内存等
void terminate() override {}
// 计算插件输出张量的大小
size_t getWorkspaceSize(const nvinfer1::PluginTensorDesc* inputs, int nbInputs, const nvinfer1::PluginTensorDesc* outputs, int nbOutputs) const override
{
return 0;
}
// 执行插件计算
int enqueue(const nvinfer1::PluginTensorDesc* inputDesc, const nvinfer1::PluginTensorDesc* outputDesc, const void* const* inputs, void* const* outputs, void* workspace, cudaStream_t stream) override
{
const float* input = static_cast<const float*>(inputs[0]);
float* valuesOutput = static_cast<float*>(outputs[0]);
int* indicesOutput = static_cast<int*>(outputs[1]);
const int batchSize = inputDesc[0].dims.d[0];
const int inputSize = inputDesc[0].dims.d[inputDesc[0].dims.nbDims - 1];
const int outputSize = outputDesc[0].dims.d[outputDesc[0].dims.nbDims - 1];
for (int i = 0; i < batchSize; i++)
{
std::vector<std::pair<float, int>> pairs;
for (int j = 0; j < inputSize; j++)
{
pairs.emplace_back(input[i * inputSize + j], j);
}
std::partial_sort(pairs.begin(), pairs.begin() + outputSize, pairs.end(), std::greater<std::pair<float, int>>());
for (int j = 0; j < outputSize; j++)
{
valuesOutput[i * outputSize + j] = pairs[j].first;
indicesOutput[i * outputSize + j] = pairs[j].second;
}
}
return 0;
}
// 获取插件输出张量的数据类型
nvinfer1::DataType getOutputDataType(int index, const nvinfer1::DataType* inputTypes, int nbInputs) const override
{
return nvinfer1::DataType::kFLOAT;
}
// 设置插件输出张量的数据类型
void setOutputDataType(int index, nvinfer1::DataType dataType) override {}
// 获取插件输入张量的数据类型
nvinfer1::DataType getInputDataType(int index, const nvinfer1::DataType* inputTypes, int nbInputs) const override
{
return nvinfer1::DataType::kFLOAT;
}
// 设置插件输入张量的数据类型
void setInputDataType(int index, nvinfer1::DataType dataType) override {}
// 获取插件输入张量的格式
nvinfer1::TensorFormat getInputFormat(int index, const nvinfer1::TensorFormat* inputFormats, int nbInputs) const override
{
return nvinfer1::TensorFormat::kLINEAR;
}
// 设置插件输入张量的格式
void setInputFormat(int index, nvinfer1::TensorFormat format) override {}
// 获取插件输出张量的格式
nvinfer1::TensorFormat getOutputFormat(int index, const nvinfer1::TensorFormat* inputFormats, int nbInputs) const override
{
return nvinfer1::TensorFormat::kLINEAR;
}
// 设置插件输出张量的格式
void setOutputFormat(int index, nvinfer1::TensorFormat format) override {}
// 获取插件是否支持动态形状输入
bool isDynamicTensorRequired(int inputIndex, const nvinfer1::DynamicTensorDesc* inputDesc, int outputIndex, const nvinfer1::DynamicTensorDesc* outputDesc) const override
{
return false;
}
// 获取插件序列化后的大小
size_t getSerializationSize() const override
{
return sizeof(mK);
}
// 序列化插件到缓冲区中
void serialize(void* buffer) const override
{
char* ptr = static_cast<char*>(buffer);
write(ptr, mK);
}
// 反序列化插件从缓冲区中
TopKPlugin(const void* data, size_t length)
{
const char* ptr = static_cast<const char*>(data);
mK = read<int>(ptr);
}
private:
template <typename T>
void write(char*& buffer, const T& val) const
{
*reinterpret_cast<T*>(buffer) = val;
buffer += sizeof(T);
}
template <typename T>
T read(const char*& buffer) const
{
T val = *reinterpret_cast<const T*>(buffer);
buffer += sizeof(T);
return val;
}
int mK;
};
// 注册TopK插件工厂
class TopKPluginFactory : public nvinfer1::IPluginFactoryV2
{
public:
const char* getPluginNamespace() const override { return ""; }
const char* getPluginName() const override { return "TopKPlugin"; }
const char* getPluginVersion() const override { return "1.0"; }
nvinfer1::IPluginV2* createPlugin(const char* name, const nvinfer1::PluginFieldCollection* fc) override
{
int k = 1;
for (int i = 0; i < fc->nbFields; i++)
{
if (strcmp(fc->fields[i].name, "k") == 0)
{
k = *(static_cast<const int*>(fc->fields[i].data));
}
}
return new TopKPlugin(k);
}
nvinfer1::IPluginV2* deserializePlugin(const char* name, const void* serialData, size_t serialLength) override
{
return new TopKPlugin(serialData, serialLength);
}
void setPluginNamespace(const char* libNamespace) override {}
const nvinfer1::PluginFieldCollection* getFieldNames() override
{
static nvinfer1::PluginFieldCollection fc = {
1,
{{"k", nullptr, nvinfer1::PluginFieldType::kINT32, 1}}};
return &fc;
}
void destroyPlugin() override {}
};
// 使用TopK插件构建TensorRT引擎
nvinfer1::ICudaEngine* buildEngineWithTopK(nvinfer1::INetworkDefinition* network, int k)
{
nvinfer1::IBuilder* builder = nvinfer1::createInferBuilder(gLogger);
nvinfer1::INetworkDefinition* clone = builder->createNetworkV2(*network);
TopKPluginFactory topKFactory(k);
clone->registerPluginV2(&topKFactory);
builder->setMaxBatchSize(1);
builder->setFp16Mode(true);
builder->setInt8Mode(false);
builder->setStrictTypeConstraints(true);
builder->setPluginFactoryV2(&topKFactory);
nvinfer1::ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*clone);
clone->destroy();
builder->destroy();
return engine;
}
```
在上面的示例代码中,我们定义了一个名为`TopKPlugin`的插件类,用于实现TopK层的计算。该插件继承自`nvinfer1::IPluginV2DynamicExt`接口,并实现了该接口的各个方法。在`enqueue`方法中,我们使用了`std::partial_sort`算法对输入张量的每个批次进行TopK排序,并将结果输出到指定的输出张量中。
同时,我们还定义了一个名为`TopKPluginFactory`的插件工厂类,用于注册和创建`TopKPlugin`插件实例。该工厂类继承自`nvinfer1::IPluginFactoryV2`接口,并实现了该接口的各个方法。
最后,我们在`buildEngineWithTopK`函数中,使用`TopKPluginFactory`来注册TopK插件,然后使用`builder->buildEngineWithConfig`方法构建TensorRT引擎。
注意,在使用TopK插件时,需要将插件工厂对象设置为`builder`的插件工厂,例如`builder->setPluginFactoryV2(&topKFactory)`。这样,TensorRT在构建引擎时,就会使用我们定义的TopK插件来替代原来的TopK层。
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