tensorrt部署 c++

TensorRT是一个高性能深度学习推理优化器和运行时引擎。它可以加速和优化训练好的深度学习模型的推理过程。在TensorRT中部署C++代码可以实现对ResNet网络的部署。

为了部署ResNet网络，首先需要生成ResNet模型的ONNX文件。ONNX是一种开放的深度学习模型表示格式，它可以跨不同深度学习框架进行模型的转换和部署。

在生成ONNX文件后，可以使用TensorRT来生成推理引擎。推理引擎是TensorRT针对特定硬件平台和优化配置生成的可执行二进制文件，它可以直接用于推理任务。

在生成推理引擎后，可以使用推理引擎来进行图片分类的推理。通过加载推理引擎，并将输入数据传入推理引擎，即可获得模型的推理结果。

在进行TensorRT部署时，需要进行相应的环境配置。具体地，在Windows 10系统上完成TensorRT部署，需要安装CUDA和相关依赖库。CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，用于加速深度学习计算。此外，还需要安装TensorRT的软件和依赖包。

总结起来，TensorRT部署ResNet网络的步骤包括：生成ResNet模型的ONNX文件，使用TensorRT生成推理引擎，配置相应的环境（包括安装CUDA和相关依赖库），最后利用推理引擎进行图片分类。

相关问题

C++ tensorrt部署

C++ TensorRT 是 NVIDIA 推出的用于高性能深度学习推理的库，可以在 GPU 上加速模型推理。TensorRT 支持多种深度学习框架，包括 TensorFlow、Caffe、PyTorch 等。TensorRT 的部署流程大致如下：

1. 使用深度学习框架训练模型，并将模型保存为 ONNX 或 TensorFlow 格式。
2. 使用 TensorRT 的 API 加载模型，并进行优化。
3. 将优化后的模型部署到 GPU 上进行推理。

以下是一个简单的 C++ TensorRT 部署示例：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <chrono>

#include "NvInfer.h"
#include "NvOnnxParser.h"
#include "NvInferRuntimeCommon.h"

using namespace nvinfer1;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    // 1. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();

    // 2. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();

    // 3. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();

    // 4. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();

    // 5. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);    INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();

    // 6. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();

    // 7. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();

    // 8. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();

    // 9. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();

    // 10. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();

    // 11. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();


    // 释放资源
    parser->destroy();
    engine->destroy();
    context->destroy();
    inputTensor->destroy();
    outputTensor->destroy();
    stream->destroy();
    runtime->destroy();
    return 0;
}

写一个tensorrt的c++部署模板

好的，以下是一个简单的TensorRT C++部署模板，你可以根据自己的需求进行修改：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <ctime>
#include "NvInfer.h"
#include "NvOnnxParser.h"
#include "NvUffParser.h"
#include "NvInferPlugin.h"
#include "NvUtils.h"

using namespace nvinfer1;
using namespace nvonnxparser;
using namespace nvuffparser;
using namespace plugin;

// 定义输入和输出张量大小
const int BATCH_SIZE = 1;
const int INPUT_CHANNEL = 3;
const int INPUT_HEIGHT = 224;
const int INPUT_WIDTH = 224;
const int OUTPUT_SIZE = 1000;

// 定义TensorRT日志回调函数
void logCallback(const char* msg, const char* /*file*/, int /*line*/) {
    std::cout << "[TensorRT] " << msg << std::endl;
}

int main(int argc, char** argv) {
    // 创建Logger对象
    Logger logger;
    logger.log(ILogger::Severity::kINFO, "TensorRT version: " + std::to_string(getInferLibVersion()));

    // 创建Builder对象
    IBuilder* builder = createInferBuilder(logger);
    if (!builder) {
        std::cerr << "Failed to create builder." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建NetworkDefinition对象
    INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
    if (!network) {
        std::cerr << "Failed to create network." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建ONNX解析器对象
    IParser* parser = createParser(*network, logger);
    if (!parser) {
        std::cerr << "Failed to create parser." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 从ONNX模型文件中解析网络结构
    std::string onnxModelFile = "model.onnx";
    parser->parseFromFile(onnxModelFile.c_str(), static_cast<int>(ILogger::Severity::kWARNING));
    if (parser->getNbErrors() > 0) {
        std::cerr << "Failed to parse ONNX model." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 构建推理引擎
    builder->setMaxBatchSize(BATCH_SIZE);
    builder->setMaxWorkspaceSize(1 << 30);
    builder->setFp16Mode(true);
    builder->setInt8Mode(false);
    ICudaEngine* engine = builder->buildCudaEngine(*network);
    if (!engine) {
        std::cerr << "Failed to build engine." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建ExecutionContex对象
    IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
    if (!context) {
        std::cerr << "Failed to create execution context." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 分配输入和输出内存
    std::vector<float> inputData(BATCH_SIZE * INPUT_CHANNEL * INPUT_HEIGHT * INPUT_WIDTH);
    std::vector<float> outputData(BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE);

    // 生成随机数据作为输入
    srand(time(nullptr));
    for (size_t i = 0; i < inputData.size(); i++) {
        inputData[i] = static_cast<float>(rand()) / RAND_MAX;
    }

    // 将输入数据传输到显存中
    void* inputDevice = nullptr;
    cudaMalloc(&inputDevice, inputData.size() * sizeof(float));
    cudaMemcpy(inputDevice, inputData.data(), inputData.size() * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

    // 分配GPU内存作为输出
    void* outputDevice = nullptr;
    cudaMalloc(&outputDevice, outputData.size() * sizeof(float));

    // 创建CUDA流
    cudaStream_t stream = nullptr;
    cudaStreamCreate(&stream);

    // 执行推理
    std::vector<void*> bindings(2);
    bindings[0] = inputDevice;
    bindings[1] = outputDevice;
    context->enqueueV2(bindings.data(), stream, nullptr);
    cudaStreamSynchronize(stream);

    // 将输出数据从显存中传输回CPU内存
    cudaMemcpy(outputData.data(), outputDevice, outputData.size() * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 打印输出结果
    for (size_t i = 0; i < outputData.size(); i++) {
        std::cout << outputData[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    // 释放资源
    cudaStreamDestroy(stream);
    cudaFree(inputDevice);
    cudaFree(outputDevice);
    context->destroy();
    engine->destroy();
    network->destroy();
    parser->destroy();
    builder->destroy();

    return 0;
}

在这个模板中，我们首先创建了一个Logger对象用于记录TensorRT的日志信息，然后创建了一个Builder对象用于构建推理引擎，接着创建了一个NetworkDefinition对象用于描述网络结构，然后创建了一个ONNX解析器对象用于从ONNX模型文件中解析网络结构，接着使用Builder对象构建推理引擎，创建ExecutionContex对象用于推理，分配输入和输出内存并生成随机数据作为输入，将输入数据传输到显存中，然后执行推理，将输出数据从显存中传输回CPU内存，并打印输出结果。最后释放资源。

需要注意的是，在实际应用中，你需要根据自己的模型及数据进行修改。同时，这里使用了FP16精度模式和CUDA流进行加速，如果你的GPU不支持FP16精度模式，可以将其设置为false。如果你不需要使用CUDA流，可以直接传入nullptr。