python使用tensorrt将onnx转为engine的程序

在Python中，使用TensorRT（Tensor RuntimE，英伟达深度学习优化库）将ONNX模型转换为执行引擎通常涉及以下几个步骤：

1. 安装必要的库：首先需要安装`onnx`、`onnx-tensorrt`以及`pandas`等工具。

pip install onnx onnx-tensorrt pandas

2. 加载ONNX模型：使用`onnx.load()`函数加载已经训练好的ONNX模型文件。

import onnx
model = onnx.load("your_model.onnx")

3. 验证模型：检查模型是否可以转换，是否有兼容的问题。

onnx.checker.check_model(model)

4. 将模型转换为TensorRT：使用`TRTConverter`从ONNX模型创建一个转换器，并指定所需的配置选项。

from onnx import TensorProto
import trt_pose.trt as trt_pose

trt_logger = trt_pose.logger()
opt = trt_pose.engine.BuilderOptions()
opt.max_workspace_size = 1 << 28  # 调整适当前内存限制
opt.max_batch_size = 1  # 支持的批处理大小
dynamic_shape = trt_pose.D动态Axis((1, None, 64), opt)  # 动态输入尺寸
conversion_params = trt_pose.ProcessorConversionParams(
    input_names=['input_1'], output_names=['output'], dynamic_shapes=[dynamic_shape])
converter = trt_pose.TRTConverter(trt_logger, model.graph, **conversion_params)

5. 转换并保存Engine：运行`convert()`方法，然后保存转换后的引擎到`.engine`文件。

try:
    engine = converter.convert()
except Exception as e:
    print(f"Failed to convert to TensorRT Engine: {str(e)}")
    return

if engine is not None:
    with open('your_engine.engine', 'wb') as f:
        f.write(engine.serialize())
else:
    print("Conversion failed.")