TensorRT（TensorRT Outputs）的API

TensorRT（简称TRT）是一个由NVIDIA开发的高度优化的高性能机器学习推理库。它的关键特性在于其专为实时深度学习推理设计的高性能计算引擎，可以显著加速从模型到硬件的实际部署过程。在使用TensorRT API时，如你提到的`trt_outputs = predict()`函数，通常包括以下几个步骤：

1. **初始化上下文**（Context）：这是创建一个TensorRT运行时环境的基础，用于加载和管理模型。

2. **设置绑定和输入**（bindings and inputs）：你需要提供模型所需的输入数据（self.inputs），并将它们映射到TensorRT的内存空间（bindings）上，以便于后续执行。

3. **构建执行计划**（Building the Execution Plan）：使用`predict`函数基于上下文、绑定和输入创建执行计划，这是将模型转换为可以在特定硬件上高效运行的形式。

4. **运行推断**（Running Inference）：调用`predict`时，传入执行计划和流(stream)来执行计算任务，得到预测输出（trt_outputs）。

5. **解析和转换输出**（Reshaping Outputs）：像你看到的那样，对输出进行处理，如`reshape`操作，使之适应后续的数据处理流程或应用程序需求。

相关问题

python 推理tensorrt模型

要在 Python 中推理 TensorRT 模型，您需要使用 TensorRT Python API。TensorRT Python API 是一个 Python 包，它提供了一组用于加载、优化和推理 TensorRT 模型的函数和类。

下面是一些步骤，帮助您在 Python 中推理 TensorRT 模型：

1. 安装 TensorRT Python API：您需要从 NVIDIA 的官方网站下载和安装 TensorRT Python API。请确保您的系统满足 TensorRT Python API 的要求。

2. 加载和优化 TensorRT 模型：使用 TensorRT Python API 的函数和类来加载和优化 TensorRT 模型。您可以使用 TensorRT Python API 的 Builder 类来构建和优化 TensorRT 引擎。

3. 推理 TensorRT 模型：使用 TensorRT Python API 的函数和类来推理 TensorRT 模型。您可以使用 TensorRT Python API 的 Engine 类来执行推理操作。

4. 处理输出：您可以使用 Python 来处理 TensorRT 模型的输出。您可以将 TensorRT 模型的输出转换为 NumPy 数组，并使用 NumPy 函数对其进行处理。

下面是一个简单的示例，展示如何在 Python 中推理 TensorRT 模型：

import tensorrt as trt
import numpy as np

# 加载 TensorRT 模型
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with open("model.trt", "rb") as f:
    engine = trt.Runtime(TRT_LOGGER).deserialize_cuda_engine(f.read())

# 创建 TensorRT 推理上下文
context = engine.create_execution_context()

# 准备输入数据
input_data = np.random.normal(size=(1, 3, 224, 224)).astype(np.float32)

# 执行推理操作
bindings = [None] * engine.num_bindings
inputs_idx = [engine.get_binding_index(name) for name in input_names]
outputs_idx = [engine.get_binding_index(name) for name in output_names]
bindings[inputs_idx[0]] = input_data
output_data = np.empty(shape=engine.get_binding_shape(outputs_idx[0]), dtype=np.float32)
bindings[outputs_idx[0]] = output_data
context.execute_v2(bindings)

# 处理输出数据
output_data = output_data.reshape(1, -1)
output_data = np.argmax(output_data, axis=1)
print(output_data)

在这个示例中，我们首先加载了一个 TensorRT 模型，并创建了一个 TensorRT 推理上下文。然后，我们准备了输入数据，并使用 TensorRT 推理上下文执行了推理操作。最后，我们将输出数据转换为 NumPy 数组，并使用 NumPy 函数对其进行处理。

pytorch 转tensorrt流程

将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 可以分为以下几个步骤：

1. 安装 TensorRT：从 NVIDIA 的官方网站下载 TensorRT 并安装。

2. 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式：使用 PyTorch 提供的 onnx 模块将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。

3. 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 格式：使用 TensorRT 提供的 onnx2trt 工具将 ONNX 模型转换为 TensorRT 格式。

4. 在 TensorRT 中加载模型：使用 TensorRT 提供的 API，在 TensorRT 中加载转换后的模型。

5. 运行模型：使用 TensorRT 提供的 API 运行模型。

下面是一个简单的示例代码：

import torch
import tensorrt as trt
from torch2trt import torch2trt

# 将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 格式
device = torch.device('cuda')
model = MyModel().to(device)
inputs = torch.randn((1, 3, 224, 224)).to(device)
model_trt = torch2trt(model, [inputs])

# 在 TensorRT 中加载模型并运行
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
    engine = trt.utils.load_engine(
        TRT_LOGGER, 'path/to/trt/model.plan')
    context = engine.create_execution_context()
    inputs = torch.randn((1, 3, 224, 224)).numpy()
    outputs = np.empty(10, dtype=np.float32)
    bindings = [int(engine.get_binding_index(name)) for name in engine]
    inputs_, outputs_, bindings_ = common.allocate_buffers(engine)
    inputs_[0].host = inputs
    outputs_[0].host = outputs
    trt_outputs = common.do_inference(
        context, bindings=bindings_, inputs=inputs_, outputs=outputs_, stream=stream)

以上代码仅为示例，具体实现需要根据您的模型结构和数据格式进行相应的调整。