python 推理tensorrt模型

要在 Python 中推理 TensorRT 模型，您需要使用 TensorRT Python API。TensorRT Python API 是一个 Python 包，它提供了一组用于加载、优化和推理 TensorRT 模型的函数和类。

下面是一些步骤，帮助您在 Python 中推理 TensorRT 模型：

1. 安装 TensorRT Python API：您需要从 NVIDIA 的官方网站下载和安装 TensorRT Python API。请确保您的系统满足 TensorRT Python API 的要求。

2. 加载和优化 TensorRT 模型：使用 TensorRT Python API 的函数和类来加载和优化 TensorRT 模型。您可以使用 TensorRT Python API 的 Builder 类来构建和优化 TensorRT 引擎。

3. 推理 TensorRT 模型：使用 TensorRT Python API 的函数和类来推理 TensorRT 模型。您可以使用 TensorRT Python API 的 Engine 类来执行推理操作。

4. 处理输出：您可以使用 Python 来处理 TensorRT 模型的输出。您可以将 TensorRT 模型的输出转换为 NumPy 数组，并使用 NumPy 函数对其进行处理。

下面是一个简单的示例，展示如何在 Python 中推理 TensorRT 模型：

import tensorrt as trt
import numpy as np

# 加载 TensorRT 模型
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with open("model.trt", "rb") as f:
    engine = trt.Runtime(TRT_LOGGER).deserialize_cuda_engine(f.read())

# 创建 TensorRT 推理上下文
context = engine.create_execution_context()

# 准备输入数据
input_data = np.random.normal(size=(1, 3, 224, 224)).astype(np.float32)

# 执行推理操作
bindings = [None] * engine.num_bindings
inputs_idx = [engine.get_binding_index(name) for name in input_names]
outputs_idx = [engine.get_binding_index(name) for name in output_names]
bindings[inputs_idx[0]] = input_data
output_data = np.empty(shape=engine.get_binding_shape(outputs_idx[0]), dtype=np.float32)
bindings[outputs_idx[0]] = output_data
context.execute_v2(bindings)

# 处理输出数据
output_data = output_data.reshape(1, -1)
output_data = np.argmax(output_data, axis=1)
print(output_data)

在这个示例中，我们首先加载了一个 TensorRT 模型，并创建了一个 TensorRT 推理上下文。然后，我们准备了输入数据，并使用 TensorRT 推理上下文执行了推理操作。最后，我们将输出数据转换为 NumPy 数组，并使用 NumPy 函数对其进行处理。