c++ 是否调用tensorrt

C++本身并不直接调用TensorRT，但可以使用TensorRT的C++ API来集成和调用TensorRT库。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时引擎，可以用于加速深度学习模型的推理过程。

在C++中使用TensorRT，通常需要进行以下步骤：
1. 创建TensorRT的推理引擎：通过解析和优化深度学习模型，生成一个可用于推理的引擎。
2. 分配和管理内存：为输入和输出数据分配内存，并将数据从主机内存复制到设备内存。
3. 执行推理：将输入数据传递给TensorRT引擎，执行推理过程，并获取输出结果。
4. 处理输出结果：将输出结果从设备内存复制到主机内存，并进行后续处理或分析。

相关问题:
1. 什么是TensorRT？
2. TensorRT如何加速深度学习模型的推理过程？
3. 在C++中如何使用TensorRT进行推理？
4. TensorRT支持哪些深度学习框架的模型转换？

相关问题

c++ 调用tensorrt模型

TensorRT是NVIDIA为深度学习模型推理而开发的高性能推理引擎。通过使用TensorRT，我们可以将训练好的深度学习模型部署到生产环境中，以实时推理的方式进行预测。

要调用TensorRT模型，首先需要执行以下步骤：

1. 模型转换：使用TensorRT提供的转换工具将深度学习框架训练的模型转换为TensorRT的可读格式，例如ONNX或UFF格式。

2. TensorRT引擎构建：使用TensorRT的C++ API或Python API，根据转换后的模型构建TensorRT引擎。引擎构建过程会优化模型，包括网络剪枝、量化和层融合，以提高推理性能。

3. 数据预处理：在进行推理之前，需要对输入数据进行预处理。这可能涉及到图像的归一化、尺寸调整等操作，以使其适应模型的输入要求。

4. 数据加载和推理：加载经过预处理的数据，并使用TensorRT引擎进行推理。推理的结果可以是分类、检测、分割等任务的输出。

5. 后处理：通过后处理步骤对推理结果进行解码，以得到最终的预测结果。这可能包括对输出概率进行归一化、边界框的解码等操作。

6. 结果展示或应用：将最终预测结果应用到相应的应用场景中，例如在图像中标记出对象位置、在语音识别中输出转写结果等。

总结来说，调用TensorRT模型需要进行模型转换、引擎构建、数据预处理、数据加载和推理、后处理以及结果展示或应用等步骤。这些步骤可以根据具体的应用需求进行适当调整和优化，以达到更高的推理性能和准确性。

c++ 里面如何打印调用的tensorrt插件的版本

在C++中，要打印所调用的TensorRT插件版本，可以使用TensorRT提供的`getPluginRegistry()`函数来获取插件注册表，然后通过该注册表获取所需插件的版本信息。

下面是一个示例代码：

#include "NvInferPlugin.h"
#include <iostream>

using namespace nvinfer1;
using namespace nvinfer1::plugin;

int main()
{
    int pluginVersion = getPluginRegistry()->getPluginVersion("MyPlugin");
    std::cout << "MyPlugin version: " << pluginVersion << std::endl;
    return 0;
}

在上述代码中，我们调用了`getPluginRegistry()`函数来获取插件注册表，然后使用`getPluginVersion()`函数来获取名为"MyPlugin"的插件的版本信息，最后将其打印出来。

需要注意的是，该示例代码仅适用于自定义插件，如果你需要获取TensorRT自带插件的版本信息，可以参考TensorRT官方文档中提供的相关信息。另外，在使用该方法时，需要确保已经正确地链接了TensorRT库。