pytorch1.14对应的tensorrt版本

PyTorch 1.14并没有对应的TensorRT版本。截至2021年11月，PyTorch支持的最新版本是1.9，并且官方并未宣布与TensorRT的特定版本绑定。TensorRT是NVIDIA推出的用于高效运行深度学习模型的框架，能够提供更快的推理速度和内存效率。然而，与PyTorch不同，TensorRT是一个独立且专注于网络推理的框架，因此它的版本更新和发展并不依赖于PyTorch的特定版本。因此，您可以在安装了PyTorch的系统上使用最新的可用版本的TensorRT，以提高深度学习模型的推理性能。请注意，在使用TensorRT之前，您需要确保您的GPU支持TensorRT，并且已正确配置了CUDA和cuDNN。

相关问题

pytorch 转tensorrt流程

将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 可以分为以下几个步骤：

1. 安装 TensorRT：从 NVIDIA 的官方网站下载 TensorRT 并安装。

2. 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式：使用 PyTorch 提供的 onnx 模块将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。

3. 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 格式：使用 TensorRT 提供的 onnx2trt 工具将 ONNX 模型转换为 TensorRT 格式。

4. 在 TensorRT 中加载模型：使用 TensorRT 提供的 API，在 TensorRT 中加载转换后的模型。

5. 运行模型：使用 TensorRT 提供的 API 运行模型。

下面是一个简单的示例代码：

import torch
import tensorrt as trt
from torch2trt import torch2trt

# 将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 格式
device = torch.device('cuda')
model = MyModel().to(device)
inputs = torch.randn((1, 3, 224, 224)).to(device)
model_trt = torch2trt(model, [inputs])

# 在 TensorRT 中加载模型并运行
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
    engine = trt.utils.load_engine(
        TRT_LOGGER, 'path/to/trt/model.plan')
    context = engine.create_execution_context()
    inputs = torch.randn((1, 3, 224, 224)).numpy()
    outputs = np.empty(10, dtype=np.float32)
    bindings = [int(engine.get_binding_index(name)) for name in engine]
    inputs_, outputs_, bindings_ = common.allocate_buffers(engine)
    inputs_[0].host = inputs
    outputs_[0].host = outputs
    trt_outputs = common.do_inference(
        context, bindings=bindings_, inputs=inputs_, outputs=outputs_, stream=stream)

以上代码仅为示例，具体实现需要根据您的模型结构和数据格式进行相应的调整。

pytorch转onnx转tensorrt

### 回答1：
PyTorch是一个深度学习框架，可以用来构建神经网络模型。ONNX是一种开放的神经网络交换格式，可以将不同框架的模型转换为统一的格式。TensorRT是NVIDIA推出的用于加速深度学习推理的库，可以将模型转换为高效的C++代码。因此，将PyTorch模型转换为ONNX格式，再将ONNX模型转换为TensorRT格式，可以提高模型的推理速度和效率。

### 回答2：
Pytorch是一款非常流行的深度学习框架之一，而ONNX（Open Neural Network Exchange）则是一种用于在不同深度学习框架之间交换模型的标准格式。TensorRT是基于NVIDIA GPU优化的深度学习推理引擎，可以加速深度学习模型的预测速度。Pytorch转ONNX转TensorRT的过程主要包括以下几个步骤：

第一步，使用Pytorch训练好的模型可以通过Pytorch提供的方法将模型转化为ONNX格式的模型。这一步通常需要在节省内存的情况下，对训练的模型进行优化并减少其大小。Pytorch提供了一些方法，例如ONNX的exporter，可以在不损失精度的情况下将Pytorch模型转换为ONNX格式。

第二步，将ONNX模型转换为TensorRT格式的模型。这一步通常需要使用TensorRT提供的工具将ONNX格式的模型转换为可以使用TensorRT来加速推理的格式。TensorRT可以根据模型的结构，对其进行优化，从而提高推理的速度和效率。

第三步，使用TensorRT引擎来进行推理。在这一步中，可以使用一些Python或C++的API来调用TensorRT引擎，以加速推理的过程。通常情况下，TensorRT会在NVIDIA GPU上运行，以提高推理的速度和效率。

总之，Pytorch转ONNX转TensorRT是一种很常见的深度学习模型加速优化的方法。通过这种方法，可以将训练好的模型转化为可以快速进行推理的格式，并提高推理的速度和效率，从而更好的满足实际应用需求。同时也可以加深对于Pytorch、ONNX和TensorRT的理解和应用。

### 回答3：
先介绍一下三个工具的概念。

PyTorch是一个基于Python的库，提供了高度可拓展性和可定制化的机器学习算法、模型和数据处理工具，特别适合用于深度学习。

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的模型表示和转换工具，使得不同框架之间的模型转换和协作更加容易。ONNX 可以将每个框架的模型表示转换为通用表示格式，这样就可以一次性完成跨框架的模型部署。

TensorRT是NVIDIA推出的高性能深度学习推理库，可以对训练好的深度学习模型进行优化，并在NVIDIA GPU上加速模型的推理过程。使用TensorRT能够提升模型的运行速度和效率。

下面是如何将PyTorch模型转为TensorRT模型的过程：

1.将PyTorch模型转化为ONNX格式。有两种方法可以实现这一步骤：一种是使用PyTorch官方提供的torch.onnx.export方法，将PyTorch模型转化为ONNX格式；另一种方法是使用ONNX官方提供的onnx-coreml转换工具。

2.使用TensorRT提供的工具trtexec将ONNX模型转化为TensorRT格式。通过命令行的方式调用trtexec，在将模型转换为TensorRT格式的同时，可以指定一些优化参数，比如设置合适的batch size、设置推理设备的数据类型、设置最大批处理等参数，以提高模型的性能和效率。

3.将转换后的模型导入到TensorRT库中，使用C++或Python等支持TensorRT的代码进行推理。

总体而言，PyTorch转ONNX、ONNX转TensorRT这一过程需要先对PyTorch模型进行格式转化，再将ONNX格式的模型转转化为TensorRT格式，最终通过TensorRT库对模型进行推理。需要注意的是，不同的深度学习模型在转换过程中有着各自的特点和难点，需要根据具体情况进行优化和调整。