const int inputIndex = engine->getBindingIndex(kInputTensorName); const int outputIndex1 = engine->getBindingIndex(kOutputTensorName); const int outputIndex2 = engine->getBindingIndex("proto"); assert(inputIndex == 0); assert(outputIndex1 == 1); assert(outputIndex2 == 2); // Create GPU buffers on device CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_input_buffer, kBatchSize * 3 * kInputH * kInputW * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer1, kBatchSize * kOutputSize1 * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer2, kBatchSize * kOutputSize2 * sizeof(float))); // Alloc CPU buffers *cpu_output_buffer1 = new float[kBatchSize * kOutputSize1]; *cpu_output_buffer2 = new float[kBatchSize * kOutputSize2];
时间: 2024-04-18 22:32:54 浏览: 22
这段代码与之前的代码类似,用于初始化TensorRT引擎的输入和输出缓冲区,但有一些变化。
首先,使用`engine->getBindingIndex()`函数获取输入和两个输出张量的索引。在此代码示例中,输入张量的名称为`kInputTensorName`,第一个输出张量的名称为`kOutputTensorName`,第二个输出张量的名称为"proto"。使用断言来确保获取的索引正确。
接下来,使用`cudaMalloc()`函数在GPU上为输入和两个输出缓冲区分配内存空间。`gpu_input_buffer`是输入缓冲区的指针,`gpu_output_buffer1`和`gpu_output_buffer2`分别是两个输出缓冲区的指针。通过将这些指针转换为`void**`类型传递给`cudaMalloc()`函数来分配内存空间。
然后,使用`new`关键字为CPU上的两个输出缓冲区分配内存空间。`cpu_output_buffer1`和`cpu_output_buffer2`分别是两个输出缓冲区的指针,它们指向大小为`kBatchSize * kOutputSize1`和`kBatchSize * kOutputSize2`的浮点型数组。
通过这些步骤,实现了TensorRT引擎输入和两个输出缓冲区的初始化和分配内存的操作。这些缓冲区将用于在推理过程中存储输入和输出数据。
相关问题
assert(engine->getNbBindings() == 2); // In order to bind the buffers, we need to know the names of the input and output tensors. // Note that indices are guaranteed to be less than IEngine::getNbBindings() const int inputIndex = engine->getBindingIndex(kInputTensorName); const int outputIndex = engine->getBindingIndex(kOutputTensorName); assert(inputIndex == 0); assert(outputIndex == 1); // Create GPU buffers on device CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_input_buffer, kBatchSize * 3 * kInputH * kInputW * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer, kBatchSize * kOutputSize * sizeof(float))); *cpu_output_buffer = new float[kBatchSize * kOutputSize];
这段代码用于初始化TensorRT引擎的输入和输出缓冲区。
首先,使用`engine->getNbBindings()`函数检查引擎的绑定数量是否为2,如果不是,则会触发断言错误。
然后,使用`engine->getBindingIndex()`函数获取输入和输出张量的索引。在此代码示例中,输入张量的名称为`kInputTensorName`,输出张量的名称为`kOutputTensorName`。使用断言来确保获取的索引正确。
接下来,使用`cudaMalloc()`函数在GPU上为输入和输出缓冲区分配内存空间。`gpu_input_buffer`是输入缓冲区的指针,通过将其转换为`void**`类型传递给`cudaMalloc()`函数来分配内存。同样地,`gpu_output_buffer`是输出缓冲区的指针。
最后,使用`new`关键字为CPU上的输出缓冲区分配内存空间。`cpu_output_buffer`是输出缓冲区的指针,它指向一个大小为`kBatchSize * kOutputSize`的浮点型数组。
通过这些步骤,实现了TensorRT引擎输入和输出缓冲区的初始化和分配内存的操作。这些缓冲区将用于在推理过程中存储输入和输出数据。
runtime->deserializeCudaEngine 返回失败,如何过去错误信息
要获取错误信息,您可以使用以下步骤:
1. 在您的代码中,设置一个错误处理程序。可以使用`nvinfer1::setReportableSeverity()`函数设置错误处理程序的严重性级别。
2. 在错误处理程序中,使用`nvinfer1::getErrorMessage()`函数来获取错误消息。
以下是一个示例代码片段,展示了如何设置错误处理程序并获取错误消息:
```
void errorHandler(nvinfer1::ILogger::Severity severity, const char* msg)
{
if (severity != nvinfer1::ILogger::Severity::kINFO)
{
std::cerr << "Error: " << msg << std::endl;
}
}
int main()
{
// Create the inference runtime
nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(...);
// Set the error handler
runtime->setErrorHandler(errorHandler);
// Deserialize the CUDA engine
std::ifstream engineFile("engine.plan", std::ios::binary);
engineFile.seekg(0, std::ios::end);
const size_t fileSize = engineFile.tellg();
engineFile.seekg(0, std::ios::beg);
std::vector<char> engineData(fileSize);
engineFile.read(engineData.data(), fileSize);
nvinfer1::ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(engineData.data(), fileSize);
// Check if deserialization was successful
if (engine == nullptr)
{
std::cerr << "Error: " << runtime->getLastError() << std::endl;
return 1;
}
// ...
}
```
在上述示例中,`errorHandler`函数用于处理所有严重性级别不是`kINFO`的错误消息。如果在`deserializeCudaEngine`函数中发生错误,则会在主函数中使用`runtime->getLastError()`函数获取错误消息。