如何将python代码转为代码转tensorRT格式

将Python代码转换成TensorRT（Tensor ROParallel）格式通常涉及以下几个步骤：

1. **安装依赖**：首先需要安装`TensorRT`库和相关的开发工具包，如`nvidia-tensorrt`。

2. **模型优化**：如果你有已经训练好的PyTorch、TensorFlow或其他深度学习框架的模型，可以使用`torch2trt`（针对PyTorch）、`tf2trt`（针对TensorFlow）等工具将模型转换。例如，对于PyTorch模型：

   !pip install torch2trt
   from torch2trt import torch2trt
   model_trt = torch2trt(model, [input_size])

3. **脚本编写**：你需要创建一个新的Python脚本来运行转换过程，并指定输入形状。这可能涉及到处理数据预处理、加载原始模型以及保存优化后的TensorRT引擎。

4. **构建TRT引擎**：利用转换工具将模型转换成高效的计算图，并生成一个可以在硬件上运行的TensorRT引擎文件。这个过程可能会涉及配置优化策略，比如内存分配、批处理大小等。

5. **保存并部署**：最后，保存引擎到磁盘以便后续使用，例如：

   engine.save("model.engine")

6. **部署应用**：将优化后的TensorRT引擎加载到支持它的环境中，如嵌入式设备或服务器，进行实时推理。

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如何将python代码转为代码转tensorRT格式的全部代码

将Python代码转换为TensorRT（Tensor Runtime）支持的格式通常涉及以下几个步骤，因为TensorRT是专为高性能推理优化而设计的库，它需要预先将模型结构和权重数据转换成其特定的二进制文件。以下是基本过程：

1. **安装依赖**:
首先，你需要安装`onnx`（Open Neural Network Exchange），用于将Python模型转换为ONNX格式，以及`torch2trt`（如果使用PyTorch模型）或`tf2trt`（如果使用TensorFlow模型）来进行进一步的转换。

pip install onnx torch2trt tensorflow==2.x tensorrt

2. **转换模型到ONNX**:
对于PyTorch模型，例如使用`torch.onnx.export`函数：

import torch
model = ... # your PyTorch model
input_data = ... # input data for the model
torch.onnx.export(model, input_data, "model.onnx", opset_version=11)

如果是TensorFlow模型，则使用`tf.saved_model.save`：

import tensorflow as tf
model = ... # your TensorFlow model
tf.saved_model.save(model, 'model')

3. **转换ONNX到TensorRT**:
使用`torch2trt`或`tf2trt`工具：

# For PyTorch
from torch2trt import TRTModule
TRT_MODEL_PATH = 'model.trt'
engine = TRTModule()
engine.load_from_onnx('model.onnx')

# For TensorFlow
!python -m tf2trt.toco --saved_model_dir=model --output_path=model.trt

4. **保存引擎**:
生成的TensorRT引擎存储在`.trt`文件中，这是可以直接用于推理的低级中间表示。

5. **加载并运行**:
在应用中加载引擎，然后像处理原始模型一样进行推理。

trt_engine = TRTModule(TRT_MODEL_PATH)
output = trt_engine(input_data)

python使用tensorrt将onnx转为engine的完整代码

在Python中，TensorRT是一个用于加速深度学习模型运行的高性能推理优化器。将ONNX模型转换为TensorRT引擎通常涉及以下几个步骤：

首先，你需要安装必要的库，如`torch`, `onnx`, `torch2trt`, 和 `numpy`：

pip install torch torchvision onnx torch2trt

然后，你可以使用下面的代码片段作为示例，这个过程包括加载ONNX模型、构建TensorRT上下文、配置优化设置、转换模型并保存引擎到文件：

import torch
from torch import nn
from torch.onnx import export
from torch2trt import TRTModule

# 假设你有一个PyTorch模型
class MyModel(nn.Module):
    # ... (在这里定义你的网络结构)

model = MyModel()
# 将模型导出为ONNX
input_shape = (1, 3, 224, 224)  # 根据你的输入形状调整
dummy_input = torch.randn(*input_shape)
export(model, dummy_input, f'model.onnx', opset_version=11)  # ONNX版本可以酌情调整

# 使用torch2trt转换ONNX到TensorRT
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
trt_engine = torch2trt.torch2trt(torch_model=model, input_example=dummy_input, logger=TRT_LOGGER,
                                fp16_mode=True, max_workspace_size=1 << 25, # 设置适当的工作区大小
                                enable_onnx_checker=False)

# 将转换后的TRT模块保存到.engine文件
with open('model.trt', 'wb') as f:
    f.write(trt_engine.serialize())

# 现在你可以通过TRTModule加载引擎并执行推理
trt_module = TRTModule()
trt_module.load_state_dict(trt_engine.state_dict())

# 示例推理：
input_data = ...  # 加载实际数据
output = trt_module(input_data)