你能在C++ tensorrt8.2.4中搭建网络实现下TOPK吗

当然可以，在TensorRT 8.2.4中实现TopK层，您可以使用Plugin的方式来实现。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用TensorRT Plugin来实现TopK层：

// 定义TopK插件
class TopKPlugin : public nvinfer1::IPluginV2DynamicExt
{
public:
    TopKPlugin(const int k) : mK(k) {}

    // 获取插件类型、版本号、名称等信息
    const char* getPluginType() const override { return "TopKPlugin"; }
    const char* getPluginVersion() const override { return "1.0"; }
    const char* getPluginNamespace() const override { return ""; }

    // 创建插件实例
    nvinfer1::IPluginV2DynamicExt* clone() const override { return new TopKPlugin(mK); }

    // 获取插件输入、输出张量的数量
    int getNbOutputs() const override { return 2; }
    int getNbInputs() const override { return 1; }

    // 获取插件输入、输出张量的维度信息
    nvinfer1::DimsExprs getOutputDimensions(int outputIndex, const nvinfer1::DimsExprs* inputs, int nbInputs, nvinfer1::IExprBuilder& exprBuilder) override
    {
        nvinfer1::DimsExprs outputDims(inputs[0]);
        outputDims.d[outputDims.nbDims - 1] = exprBuilder.constant(mK);
        return outputDims;
    }

    bool supportsFormatCombination(int pos, const nvinfer1::PluginTensorDesc* inOut, int nbInputs, int nbOutputs) override
    {
        return (inOut[pos].type == nvinfer1::DataType::kFLOAT && inOut[pos].format == nvinfer1::TensorFormat::kLINEAR);
    }

    // 初始化插件，例如分配内存等
    void initialize() override {}

    // 销毁插件，释放内存等
    void terminate() override {}

    // 计算插件输出张量的大小
    size_t getWorkspaceSize(const nvinfer1::PluginTensorDesc* inputs, int nbInputs, const nvinfer1::PluginTensorDesc* outputs, int nbOutputs) const override
    {
        return 0;
    }

    // 执行插件计算
    int enqueue(const nvinfer1::PluginTensorDesc* inputDesc, const nvinfer1::PluginTensorDesc* outputDesc, const void* const* inputs, void* const* outputs, void* workspace, cudaStream_t stream) override
    {
        const float* input = static_cast<const float*>(inputs[0]);
        float* valuesOutput = static_cast<float*>(outputs[0]);
        int* indicesOutput = static_cast<int*>(outputs[1]);
        const int batchSize = inputDesc[0].dims.d[0];
        const int inputSize = inputDesc[0].dims.d[inputDesc[0].dims.nbDims - 1];
        const int outputSize = outputDesc[0].dims.d[outputDesc[0].dims.nbDims - 1];
        for (int i = 0; i < batchSize; i++)
        {
            std::vector<std::pair<float, int>> pairs;
            for (int j = 0; j < inputSize; j++)
            {
                pairs.emplace_back(input[i * inputSize + j], j);
            }
            std::partial_sort(pairs.begin(), pairs.begin() + outputSize, pairs.end(), std::greater<std::pair<float, int>>());
            for (int j = 0; j < outputSize; j++)
            {
                valuesOutput[i * outputSize + j] = pairs[j].first;
                indicesOutput[i * outputSize + j] = pairs[j].second;
            }
        }
        return 0;
    }

    // 获取插件输出张量的数据类型
    nvinfer1::DataType getOutputDataType(int index, const nvinfer1::DataType* inputTypes, int nbInputs) const override
    {
        return nvinfer1::DataType::kFLOAT;
    }

    // 设置插件输出张量的数据类型
    void setOutputDataType(int index, nvinfer1::DataType dataType) override {}

    // 获取插件输入张量的数据类型
    nvinfer1::DataType getInputDataType(int index, const nvinfer1::DataType* inputTypes, int nbInputs) const override
    {
        return nvinfer1::DataType::kFLOAT;
    }

    // 设置插件输入张量的数据类型
    void setInputDataType(int index, nvinfer1::DataType dataType) override {}

    // 获取插件输入张量的格式
    nvinfer1::TensorFormat getInputFormat(int index, const nvinfer1::TensorFormat* inputFormats, int nbInputs) const override
    {
        return nvinfer1::TensorFormat::kLINEAR;
    }

    // 设置插件输入张量的格式
    void setInputFormat(int index, nvinfer1::TensorFormat format) override {}

    // 获取插件输出张量的格式
    nvinfer1::TensorFormat getOutputFormat(int index, const nvinfer1::TensorFormat* inputFormats, int nbInputs) const override
    {
        return nvinfer1::TensorFormat::kLINEAR;
    }

    // 设置插件输出张量的格式
    void setOutputFormat(int index, nvinfer1::TensorFormat format) override {}

    // 获取插件是否支持动态形状输入
    bool isDynamicTensorRequired(int inputIndex, const nvinfer1::DynamicTensorDesc* inputDesc, int outputIndex, const nvinfer1::DynamicTensorDesc* outputDesc) const override
    {
        return false;
    }

    // 获取插件序列化后的大小
    size_t getSerializationSize() const override
    {
        return sizeof(mK);
    }

    // 序列化插件到缓冲区中
    void serialize(void* buffer) const override
    {
        char* ptr = static_cast<char*>(buffer);
        write(ptr, mK);
    }

    // 反序列化插件从缓冲区中
    TopKPlugin(const void* data, size_t length)
    {
        const char* ptr = static_cast<const char*>(data);
        mK = read<int>(ptr);
    }

private:
    template <typename T>
    void write(char*& buffer, const T& val) const
    {
        *reinterpret_cast<T*>(buffer) = val;
        buffer += sizeof(T);
    }

    template <typename T>
    T read(const char*& buffer) const
    {
        T val = *reinterpret_cast<const T*>(buffer);
        buffer += sizeof(T);
        return val;
    }

    int mK;
};

// 注册TopK插件工厂
class TopKPluginFactory : public nvinfer1::IPluginFactoryV2
{
public:
    const char* getPluginNamespace() const override { return ""; }
    const char* getPluginName() const override { return "TopKPlugin"; }
    const char* getPluginVersion() const override { return "1.0"; }

    nvinfer1::IPluginV2* createPlugin(const char* name, const nvinfer1::PluginFieldCollection* fc) override
    {
        int k = 1;
        for (int i = 0; i < fc->nbFields; i++)
        {
            if (strcmp(fc->fields[i].name, "k") == 0)
            {
                k = *(static_cast<const int*>(fc->fields[i].data));
            }
        }
        return new TopKPlugin(k);
    }

    nvinfer1::IPluginV2* deserializePlugin(const char* name, const void* serialData, size_t serialLength) override
    {
        return new TopKPlugin(serialData, serialLength);
    }

    void setPluginNamespace(const char* libNamespace) override {}

    const nvinfer1::PluginFieldCollection* getFieldNames() override
    {
        static nvinfer1::PluginFieldCollection fc = {
            1,
            {{"k", nullptr, nvinfer1::PluginFieldType::kINT32, 1}}};
        return &fc;
    }

    void destroyPlugin() override {}
};

// 使用TopK插件构建TensorRT引擎
nvinfer1::ICudaEngine* buildEngineWithTopK(nvinfer1::INetworkDefinition* network, int k)
{
    nvinfer1::IBuilder* builder = nvinfer1::createInferBuilder(gLogger);
    nvinfer1::INetworkDefinition* clone = builder->createNetworkV2(*network);
    TopKPluginFactory topKFactory(k);
    clone->registerPluginV2(&topKFactory);
    builder->setMaxBatchSize(1);
    builder->setFp16Mode(true);
    builder->setInt8Mode(false);
    builder->setStrictTypeConstraints(true);
    builder->setPluginFactoryV2(&topKFactory);
    nvinfer1::ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*clone);
    clone->destroy();
    builder->destroy();
    return engine;
}

在上面的示例代码中，我们定义了一个名为`TopKPlugin`的插件类，用于实现TopK层的计算。该插件继承自`nvinfer1::IPluginV2DynamicExt`接口，并实现了该接口的各个方法。在`enqueue`方法中，我们使用了`std::partial_sort`算法对输入张量的每个批次进行TopK排序，并将结果输出到指定的输出张量中。

同时，我们还定义了一个名为`TopKPluginFactory`的插件工厂类，用于注册和创建`TopKPlugin`插件实例。该工厂类继承自`nvinfer1::IPluginFactoryV2`接口，并实现了该接口的各个方法。

最后，我们在`buildEngineWithTopK`函数中，使用`TopKPluginFactory`来注册TopK插件，然后使用`builder->buildEngineWithConfig`方法构建TensorRT引擎。

注意，在使用TopK插件时，需要将插件工厂对象设置为`builder`的插件工厂，例如`builder->setPluginFactoryV2(&topKFactory)`。这样，TensorRT在构建引擎时，就会使用我们定义的TopK插件来替代原来的TopK层。