scatterND onnx转engine

由于scatterND和engine都是深度学习框架中的概念，因此需要更具体的信息才能回答您的问题。以下是一般情况下的答案：

scatterND是一种数据操作，在TensorFlow和PyTorch等深度学习框架中都有实现。它的作用是将一个值散布到一个多维数组中的指定位置。例如，可以使用scatterND将一个批次大小为B，通道数为C，高度为H，宽度为W的张量中的一些像素值替换为其他值。

engine是NVIDIA TensorRT的概念，它是一种加速深度学习推理的工具。TensorRT可以将深度学习模型转换为高效的计算图，以便在GPU上进行推理。Engine是TensorRT计算图的一种序列化格式，可以将其保存到硬盘上并在需要时加载。TensorRT支持从TensorFlow和PyTorch等框架中导入模型。

因此，如果您要将一个使用scatterND操作的TensorFlow或PyTorch模型转换为TensorRT engine，则可以使用TensorRT API从框架中导入模型，并使用TensorRT API将其编译为engine。具体实现方法请参考TensorRT的文档和示例代码。

相关问题

yolov7 onnx转engine

你可以使用TensorRT来将YOLOv7的ONNX模型转换为TensorRT引擎。下面是一些步骤供你参考：

1. 首先，你需要安装TensorRT并设置好环境。你可以从NVIDIA的官方网站上下载TensorRT并按照文档进行安装。

2. 然后，你需要使用ONNX Parser来解析YOLOv7的ONNX模型并创建TensorRT网络。你可以使用TensorRT Python API中的`trt.Builder`和`trt.OnnxParser`类来完成这个步骤。

   import tensorrt as trt

   TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
   builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
   network = builder.create_network()

   parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)

   # 解析ONNX模型
   with open('yolov7.onnx', 'rb') as model:
       if not parser.parse(model.read()):
           for error in range(parser.num_errors):
               print(parser.get_error(error))

3. 接下来，你需要设置TensorRT网络的输入和输出。YOLOv7模型有三个输入（图像数据、图像尺寸、批处理大小）和两个输出（检测框坐标和类别概率）。你需要为这些输入和输出创建TensorRT的`trt.ITensor`对象。

   input_tensor = network.get_input(0)
   input_shape = input_tensor.shape
   input_tensor.name = 'input'

   output_tensor1 = network.get_output(0)
   output_shape1 = output_tensor1.shape
   output_tensor1.name = 'output1'

   output_tensor2 = network.get_output(1)
   output_shape2 = output_tensor2.shape
   output_tensor2.name = 'output2'

4. 然后，你可以设置TensorRT的优化选项，例如设置最大批处理大小、最大工作空间大小等。这些选项可以通过`trt.Builder`类的方法进行设置。

   builder.max_batch_size = 1
   builder.max_workspace_size = 1 << 30  # 1GB

5. 最后，你需要使用`trt.Builder`类的`build_cuda_engine`方法来编译TensorRT引擎，并将其保存到磁盘上以便后续使用。

   engine = builder.build_cuda_engine(network)
   trt.save_engine(engine, 'yolov7.engine')

完成以上步骤后，你将得到一个TensorRT引擎文件（yolov7.engine），你可以将其用于加速YOLOv7模型的推理过程。请注意，上述代码仅为示例，你可能需要根据你的具体模型和需求进行调整。

C++ tensorRT部署real-esrgan onnx转engine 输入Mat 输出Mat

TensorRT是一个高性能的深度学习推理库，可以用来加速模型的推理过程。要在C++中使用TensorRT部署Real-RGAN模型，需要进行以下步骤：

1. 将Real-ESRGAN模型转换为ONNX格式。
2. 使用TensorRT API将ONNX模型转换为TensorRT引擎。
3. 使用TensorRT引擎进行推理。

下面是一个简单的C++代码示例，用于将ONNX模型转换为TensorRT引擎，并进行推理：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <NvInfer.h>
#include <NvOnnxParser.h>

using namespace std;
using namespace nvinfer1;
using namespace nvonnxparser;

int main()
{
    // Step 1: Load the ONNX model
    const string onnx_model_path = "real_esrgan.onnx";
    ifstream onnx_file(onnx_model_path, ios::binary);
    onnx_file.seekg(0, ios::end);
    const size_t onnx_size = onnx_file.tellg();
    onnx_file.seekg(0, ios::beg);
    vector<char> onnx_buf(onnx_size);
    onnx_file.read(onnx_buf.data(), onnx_size);

    // Step 2: Create the TensorRT engine
    IRuntime* runtime = createInferRuntime(logger);
    ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(onnx_buf.data(), onnx_buf.size(), nullptr);
    IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();

    // Step 3: Prepare input and output buffers
    const int batch_size = 1;
    const int input_channels = 3;
    const int input_height = 256;
    const int input_width = 256;
    const int output_channels = 3;
    const int output_height = 1024;
    const int output_width = 1024;

    // Allocate memory for input and output buffers
    float* input_data = new float[batch_size * input_channels * input_height * input_width];
    float* output_data = new float[batch_size * output_channels * output_height * output_width];

    // Create input and output tensors
    ITensor* input_tensor = engine->getBindingTensor(0);
    ITensor* output_tensor = engine->getBindingTensor(1);

    // Create CUDA memory for input and output tensors
    void* input_cuda_mem, *output_cuda_mem;
    cudaMalloc(&input_cuda_mem, batch_size * input_channels * input_height * input_width * sizeof(float));
    cudaMalloc(&output_cuda_mem, batch_size * output_channels * output_height * output_width * sizeof(float));

    // Step 4: Run inference
    cv::Mat input_image = cv::imread("input.png");
    cv::Mat input_resized;
    cv::resize(input_image, input_resized, cv::Size(input_width, input_height));

    // Copy input data to CUDA memory
    cudaMemcpy(input_cuda_mem, input_data, batch_size * input_channels * input_height * input_width * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

    // Set input tensor data
    input_tensor->setLocation(CUDA, input_cuda_mem);
    input_tensor->setDimensions({ batch_size, input_channels, input_height, input_width });
    input_tensor->setType(DataType::kFLOAT);

    // Set output tensor data
    output_tensor->setLocation(CUDA, output_cuda_mem);
    output_tensor->setDimensions({ batch_size, output_channels, output_height, output_width });
    output_tensor->setType(DataType::kFLOAT);

    // Run inference
    context->enqueue(batch_size, &input_cuda_mem, &output_cuda_mem, nullptr);

    // Copy output data from CUDA memory
    cudaMemcpy(output_data, output_cuda_mem, batch_size * output_channels * output_height * output_width * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // Convert output data to OpenCV Mat
    cv::Mat output_image(output_height, output_width, CV_32FC3, output_data);
    output_image.convertTo(output_image, CV_8UC3, 255.0);

    // Step 5: Save output image
    cv::imwrite("output.png", output_image);

    // Step 6: Cleanup
    cudaFree(input_cuda_mem);
    cudaFree(output_cuda_mem);
    delete[] input_data;
    delete[] output_data;
    context->destroy();
    engine->destroy();
    runtime->destroy();

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先加载了Real-ESRGAN模型的ONNX文件，然后使用TensorRT API将其转换为TensorRT引擎。接下来，我们准备了输入和输出缓冲区，并使用CUDA内存分配函数为它们分配了内存。然后，我们将输入数据复制到CUDA内存中，并设置了输入和输出Tensor的相关属性。最后，我们启动了推理过程，并将结果保存到输出文件中。最后，我们清理了使用的资源。

需要注意的是，该示例仅适用于输入和输出都是Mat的情况。如果你的输入和输出数据类型不同，请相应地修改代码。