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。

相关问题

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？

c++调用pb模型，使用tensorflow编译库

在使用TensorFlow编译库之前，需要先安装TensorFlow和Protocol Buffers（PB）库。

1. 安装TensorFlow

可以通过以下命令来安装TensorFlow：

pip install tensorflow

2. 安装Protocol Buffers（PB）库

可以通过以下命令来安装PB库：

pip install protobuf

3. 编译PB模型

在编译PB模型之前，需要先将模型转换为PB格式。可以使用TensorFlow提供的freeze_graph.py脚本来将模型转换为PB格式：

python freeze_graph.py --input_graph=model.pb --input_checkpoint=model.ckpt --output_graph=frozen_model.pb --output_node_names=output_node_name

其中，model.pb是模型的GraphDef文件，model.ckpt是模型的checkpoint文件，output_node_name是模型输出节点的名称。

接下来，使用TensorFlow提供的tensorflow.python.compiler.tensorrt.convert()函数来编译PB模型：

import tensorflow as tf

# 加载PB模型
with tf.gfile.GFile('frozen_model.pb', "rb") as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 编译PB模型
trt_graph = tf.python.compiler.tensorrt.convert(
    graph_def,
    max_batch_size=1,
    maximum_cached_engines=1,
    precision_mode="FP16",
    minimum_segment_size=3
)

# 保存编译后的模型
with tf.gfile.GFile('trt_model.pb', "wb") as f:
    f.write(trt_graph.SerializeToString())

其中，max_batch_size表示最大批处理大小，precision_mode表示推理精度，minimum_segment_size表示最小分段大小。

经过编译后，可以使用TensorRT来加速模型的推理。