转成适合CUDA推理器的onnx模型代码

在将模型转换为适合CUDA推理器（如TensorRT）的ONNX（开放神经网络交换格式）模型时，你需要使用一些特定的库和步骤。以下是一个简化版的Python示例，使用PyTorch和torch2trt库：

import torch
from torch2trt import torch2trt

# 首先，确保你已经安装了必要的库
# pip install torch torchvision tensorrt torch2trt

# 加载你的PyTorch模型
model = your_pytorch_model.load_state_dict(torch.load("your_model.pth"))

# 将模型转换为动态图模式，因为TensorRT通常需要动态形状支持
model.eval().to('cuda')

# 定义输入规格，假设输入是张量形状(1, 3, 224, 224)
input_size = (1, 3, 224, 224)

# 使用torch2trt进行转换
model_trt = torch2trt(model, [torch.randn(input_size).cuda()])

# 现在你可以保存转换后的ONNX模型
model_trt.save("model_trt.onnx")

相关问题

我想使用tensorrt8来推理onnx模型，请给出代码

好的，以下是使用TensorRT 8对ONNX模型进行推理的Python代码示例：

import tensorrt as trt
import numpy as np

# Load ONNX model
onnx_model_path = "/path/to/onnx/model.onnx"
onnx_encoder = trt.OnnxParser(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
onnx_encoder.parse(open(onnx_model_path, 'rb').read())

# Set TensorRT builder parameters
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
builder.max_workspace_size = 1 << 20
builder.max_batch_size = 1

# Set input and output shapes
input_shape = (1, 3, 224, 224)
output_shape = (1, 1000)
builder.fp16_mode = True
builder.strict_type_constraints = True

network = builder.create_network()
input_tensor = network.add_input(name="input", dtype=trt.float32, shape=input_shape)
output_tensor = network.add_output(name="output", dtype=trt.float32, shape=output_shape)

# Add ONNX model to TensorRT network
onnx_tensor = {}
for i in range(onnx_encoder.num_outputs):
    onnx_tensor[onnx_encoder.get_output_name(i)] = network.add_output(
        name=onnx_encoder.get_output_name(i),
        dtype=trt.float32,
        shape=onnx_encoder.get_output_shape(i))

onnx_tensor.update(
    {onnx_encoder.get_input_name(i): network.add_input(
        name=onnx_encoder.get_input_name(i),
        dtype=trt.float32,
        shape=onnx_encoder.get_input_shape(i))
        for i in range(onnx_encoder.num_inputs)})

# Build TensorRT engine
engine = builder.build_cuda_engine(network)
context = engine.create_execution_context()

# Generate random input data
input_data = np.random.rand(*input_shape).astype(np.float32)

# Allocate device memory for input and output data
d_input = cuda.mem_alloc(input_data.nbytes)
d_output = cuda.mem_alloc(output_shape[0] * np.dtype(np.float32).itemsize)

# Copy input data to device memory
cuda.memcpy_htod(d_input, input_data)

# Do inference
context.execute(1, [int(d_input), int(d_output)])

# Copy output data from device memory
output_data = np.empty(output_shape, dtype=np.float32)
cuda.memcpy_dtoh(output_data, d_output)

# Print output data
print(output_data)

请注意，此示例假定您已经正确安装了TensorRT 8并且已经添加了必要的路径。如果您需要更多帮助，请参阅TensorRT文档和示例。

onnx模型gpu推理

### ONNX 模型 GPU 推理教程和最佳实践

为了在GPU上执行ONNX模型的推理，确保已正确安装CUDA、cuDNN以及`onnxruntime-gpu`库[^1]。以下是具体的操作指南：

#### 安装必要的依赖项
首先，需确认计算机已经配置好了NVIDIA驱动程序，并按照官方文档指导完成CUDA与cuDNN环境搭建。

接着，在Python环境中利用pip工具来安装支持GPU加速版本的ONNX Runtime：

pip install onnxruntime-gpu

#### 加载并设置ONNX模型
加载预先转换成ONNX格式的目标神经网络结构文件(.onnx)，并通过指定设备参数告知框架使用哪个硬件资源来进行计算操作。

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 创建会话对象时指明要使用的提供者（Provider），这里选择CUDAExecutionProvider以启用GPU运算能力
session = ort.InferenceSession('model.onnx', providers=['CUDAExecutionProvider'])

input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name

#### 准备输入数据
准备待预测的数据样本作为模型输入，通常情况下这些数据会被调整形状至符合预期规格，并转化为NumPy数组形式传递给推理引擎。

dummy_input = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)  # 假设是一个单通道RGB图片批次

#### 执行前向传播过程
调用`run()`方法启动一次完整的正向遍历流程，获取最终输出结果。

result = session.run([output_name], {input_name: dummy_input})
print(result)

当遇到无法正常工作的状况时，可能是由于不同组件之间的兼容性问题所引起的；此时应当仔细核对各个软件包的具体版本号是否匹配良好[^3]。

对于更复杂的场景或者追求极致性能的情况下，可以考虑采用TensorRT优化过的执行器替代默认选项，从而获得更好的吞吐量表现[^2]。