onnx转trt模型推理

ONNX是一种用于表示机器学习模型的可移植格式。 TensorRT是一种用于深度学习推理的高性能推理引擎。因此，将ONNX模型转换为TRT模型可以提高模型的推理速度和准确性。

ONNX转TRT模型的推理需要以下步骤：

1. 加载ONNX模型：使用ONNX运行时库加载ONNX模型。

2. 创建TRT模型：根据ONNX模型的输入和输出张量的形状，创建TRT模型，这也被称为“构建引擎”。

3. 优化TRT模型：通过执行一系列优化步骤，例如网络剪枝、层融合和内存优化，可以提高TRT模型的性能和精度。

4. 执行TRT模型：将优化的TRT模型输入待执行的数据，并执行它。TRT在GPU上执行数据是高速的，通常比在CPU上执行要快。

ONNX到TRT的转换可以使用TensorRT Python API完成。 TensorRT Python API提供了所有必要的功能来加载、构建、优化和执行TRT模型。一般来说，转换的过程比较简单，只需要几行代码即可。但是，在实际应用中，每个模型都是不同的，可能需要了解不同的参数调优机制，才能使TRT模型表现最佳。

总之，将ONNX转换为TRT可以获得更快的推理速度和更高的准确性，是加速深度学习推理的有效手段。

相关问题

cuda加速是用于onnx转trt的推理吗

CUDA加速不仅仅适用于ONNX转TRT的推理，它可以用于加速各种涉及深度学习的计算任务。CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，可以利用GPU的并行计算能力加速深度学习模型的训练和推理。

在ONNX转TRT的推理过程中，CUDA可以用于加速模型的推理计算。TensorRT是一个用于高性能深度学习推理的优化器和运行时引擎，它使用CUDA来实现高效的并行计算。通过将模型从ONNX格式转换为TensorRT格式，并在GPU上运行，可以获得更高的推理性能。

除了ONNX转TRT，CUDA还可以在许多其他深度学习任务中提供加速，例如模型训练、图像处理、自然语言处理等。通过利用GPU的并行计算能力，CUDA可以显著提高深度学习任务的运行速度和效率。

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### 将ONNX模型转换为TensorRT模型

为了将ONNX模型转换成TensorRT模型，可以利用NVIDIA提供的`onnx-tensorrt`工具来完成这一过程。此方法能够有效地优化并加速推理阶段的表现。

安装必要的依赖库是第一步操作：

pip install nvidia-pyindex
pip install nvidia-tensorrt

接着编写Python脚本来执行转换工作:

import tensorrt as trt
from onnx import shape_inference
import onnx

def build_engine(onnx_file_path, engine_file_path="model.trt"):
    TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)

    with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, \
         builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) as network, \
         trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
        
        config = builder.create_builder_config()
        config.max_workspace_size = 1 << 30
        
        # Load the ONNX model and parse it into a TensorRT network.
        with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
            parsed = parser.parse(model.read())
            
        if not parsed:
            for error in range(parser.num_errors):
                print(parser.get_error(error))
            raise RuntimeError("Failed to parse the ONNX file.")
                
        serialized_engine = builder.build_serialized_network(network, config)
        
        with open(engine_file_path, "wb") as f:
            f.write(serialized_engine)
    
build_engine('aa_batch.onnx', 'tensorrt_model.trt')

这段代码首先定义了一个函数用于创建TensorRT引擎文件[^2]。通过设置builder配置选项中的最大workspace大小以确保有足够的内存空间来进行优化处理。之后加载ONNX模型并通过解析器将其转化为TensorRT内部表示形式的网络结构。最后一步则是构建序列化的engine对象，并保存到指定路径下作为最终输出的结果。