预训练模型转换为TensorRT engine
时间: 2024-01-17 08:05:01 浏览: 36
将预训练模型转换为TensorRT engine的步骤如下:
1. 安装TensorRT
首先需要安装NVIDIA TensorRT。可以从NVIDIA官方网站上下载TensorRT的安装包并进行安装。
2. 导入预训练模型
使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)加载预训练模型,并将其转换为TensorRT的可序列化格式(Serialized Network)。
3. 创建TensorRT builder
使用TensorRT的API创建一个builder对象,该对象用于构建TensorRT engine。
4. 创建TensorRT network
使用builder对象创建一个TensorRT network。此时需要将Serialized Network导入到TensorRT network中。
5. 配置TensorRT network
对TensorRT network进行配置,包括设置batch大小、数据类型、输入/输出的维度等。
6. 构建TensorRT engine
使用builder对象构建TensorRT engine。
7. 序列化TensorRT engine
将TensorRT engine序列化为一个字节流,并保存到硬盘中。
8. 加载TensorRT engine
在应用程序中加载TensorRT engine,并将其用于推理。
以上是将预训练模型转换为TensorRT engine的基本步骤。需要注意的是,不同的深度学习框架和预训练模型的转换和配置过程可能有所不同。
相关问题
onnx转换为tensorrt模型
您可以使用TensorRT提供的ONNX Parser来将ONNX模型转换为TensorRT模型。以下是一些基本的步骤:
1. 安装TensorRT:您需要先安装TensorRT库。可以从NVIDIA官方网站下载适合您系统的版本,并按照它们的文档进行安装。
2. 导入TensorRT:在Python脚本中,您需要导入TensorRT库和其他必要的库:
```python
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
import onnx
```
3. 加载ONNX模型:使用ONNX库加载ONNX模型:
```python
model = onnx.load("path/to/your/model.onnx")
```
4. 创建TensorRT的builder和network对象:
```python
trt_logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
trt_builder = trt.Builder(trt_logger)
trt_network = trt_builder.create_network()
```
5. 创建ONNX Parser对象并解析ONNX模型:
```python
onnx_parser = trt.OnnxParser(trt_network, trt_logger)
onnx_parser.parse(model.SerializeToString())
```
6. 配置TensorRT的优化器和创建推理引擎:
```python
trt_builder.max_batch_size = 1
trt_builder.max_workspace_size = 1 << 30 # 设置最大的工作空间大小
trt_engine = trt_builder.build_cuda_engine(trt_network)
```
7. 保存TensorRT模型:
```python
trt_engine.save_serialized_state("path/to/save/engine.trt")
```
现在,您已经将ONNX模型成功转换为TensorRT模型。您可以使用保存的TensorRT模型进行推理。
请注意,这只是一个简单的示例,实际转换过程可能需要根据您的模型和需求进行调整。更详细的文档和示例可以在TensorRT的官方文档中找到。
如何将自己训练好的pytroch模型转换成c++ 的tensorRT推理模型
要将PyTorch模型转换为TensorRT推理模型,需要执行以下步骤:
1. 安装TensorRT:在NVIDIA的官方网站上下载适用于您的系统的TensorRT,然后按照说明进行安装。
2. 将PyTorch模型转换为ONNX格式:使用PyTorch的“torch.onnx.export”函数将PyTorch模型转换为ONNX格式。确保指定输入和输出张量的形状和数据类型,以便在TensorRT中正确解释模型。
3. 使用TensorRT的“uff.from_onnx”函数将ONNX模型转换为UFF格式。 UFF是一种高效的模型格式,可在TensorRT中实现更快的推理性能。
4. 使用TensorRT的“create_inference_engine”函数将UFF模型转换为TensorRT推理引擎。此函数将创建TensorRT的推理引擎对象,该对象将用于推理过程。
5. 加载数据和运行推理:加载测试数据并将其输入到推理引擎中,然后将输出与预期输出进行比较以验证模型的正确性。
以下是一个示例代码片段,演示了如何将PyTorch模型转换为TensorRT推理模型:
```Python
import torch
import tensorrt as trt
import numpy as np
# Step 1: Install TensorRT and verify the installation
# Step 2: Convert PyTorch model to ONNX format
pytorch_model = ... # your PyTorch model
dummy_input = torch.randn(...) # create a dummy input tensor
input_names = ... # list of input tensor names
output_names = ... # list of output tensor names
onnx_model_path = "model.onnx" # path to save the ONNX model
torch.onnx.export(pytorch_model, dummy_input, onnx_model_path, input_names=input_names, output_names=output_names)
# Step 3: Convert ONNX model to UFF format
uff_model_path = "model.uff" # path to save the UFF model
uff_model = trt.UffParser().parse(onnx_model_path, output_names)
uff_model.write_to_file(uff_model_path)
# Step 4: Create TensorRT inference engine
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
trt_runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)
engine_path = "model.engine" # path to save the TensorRT engine
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.UffParser() as parser:
builder.max_workspace_size = 1 << 30 # set maximum workspace size
builder.max_batch_size = 1 # set maximum batch size
builder.fp16_mode = True # enable FP16 precision
input_shape = (..., ...) # set input shape
input_tensor = network.add_input(input_names[0], trt.float32, input_shape)
output_tensor = parser.parse_buffer(output_names[0], uff_model)
network.mark_output(output_tensor)
engine = builder.build_cuda_engine(network)
with open(engine_path, "wb") as f:
f.write(engine.serialize())
# Step 5: Load data and run inference
input_data = np.random.random(input_shape).astype(np.float32)
with engine.create_execution_context() as context:
output_data = np.empty_like(output_tensor.host_buffer)
context.execute(batch_size=1, bindings=[int(input_tensor.device_buffer), int(output_tensor.device_buffer)])
np.copyto(output_data, output_tensor.host_buffer)
expected_output_data = ... # expected output data
assert np.allclose(output_data, expected_output_data, rtol=1e-3, atol=1e-3) # verify output
```