onnx轉tensorrt
时间: 2023-08-09 15:11:13 浏览: 55
您好!关于将ONNX转换为TensorRT,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保您已经安装了TensorRT和ONNX Runtime。您可以从NVIDIA官方网站下载和安装TensorRT,并使用pip安装ONNX Runtime。
2. 导出ONNX模型。如果您已经有一个ONNX模型,可以跳过这一步。如果没有,您可以使用ONNX的Python API将模型导出为ONNX格式。例如,对于PyTorch模型,您可以使用torch.onnx.export函数导出模型。
3. 使用TensorRT进行优化和推理。TensorRT提供了一个Python API,使您能够加载和优化ONNX模型。您可以使用trt.Builder创建一个TensorRT引擎,并通过添加输入和输出张量来定义网络结构。然后,您可以使用trt.ICudaEngine将构建的引擎序列化为文件。
4. 加载和推理。一旦引擎被构建和序列化,您可以使用TensorRT的C++或Python API加载它,并在推理时使用。您需要提供输入数据,并获取输出结果。
这些是将ONNX转换为TensorRT的一般步骤。具体的实现细节可能会因您使用的框架和工具而有所不同。您可以在TensorRT的官方文档和示例中找到更详细的信息和示例代码。
希望这些信息能对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。
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onnx转tensorrt
TensorRT 是 NVIDIA 的一个高性能深度学习推理引擎,可以在 NVIDIA GPU 上加速深度学习推理。而 ONNX 是一种跨平台、开放的深度学习模型表示格式,可以在不同的深度学习框架之间灵活转换模型。
TensorRT 提供了一个 ONNX Parser,可以将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式。这样,您就可以在 TensorRT 中加载 ONNX 模型,并在 NVIDIA GPU 上进行加速推理。以下是将 ONNX 模型转换为 TensorRT 的一些步骤:
1. 安装 TensorRT 和 ONNX Runtime
在使用 ONNX Parser 之前,需要先安装 TensorRT 和 ONNX Runtime。可以从 NVIDIA 官网下载 TensorRT,也可以通过 pip 安装 ONNX Runtime。
2. 将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式
使用 TensorRT 的 ONNX Parser,可以将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式。这个过程可以通过以下 Python 代码实现:
```python
import tensorrt as trt
import onnx
# Load the ONNX model
onnx_model = onnx.load("model.onnx")
# Create a TensorRT builder
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
# Create a TensorRT network from the ONNX model
network = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
parser.parse(onnx_model.SerializeToString())
# Build an engine from the TensorRT network
engine = builder.build_cuda_engine(network)
```
在这个过程中,首先使用 ONNX 的 Python API 加载 ONNX 模型。然后,使用 TensorRT 的 Python API 创建一个 TensorRT builder 和一个 TensorRT network。接下来,使用 TensorRT 的 ONNX Parser 将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式,并将其添加到 TensorRT network 中。最后,使用 TensorRT builder 构建一个 TensorRT 引擎。
3. 运行 TensorRT 引擎
构建完 TensorRT 引擎后,可以使用以下代码来运行 TensorRT 推理:
```python
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
# Load the engine
with open("engine.plan", "rb") as f:
engine_data = f.read()
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)
# Allocate input and output buffers on the GPU
input_bindings = []
output_bindings = []
stream = cuda.Stream()
for binding in engine:
size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
if engine.binding_is_input(binding):
input_bindings.append(cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize))
else:
output_bindings.append(cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize))
# Load input data to the GPU input buffer
input_data = np.random.randn(batch_size, input_size)
cuda.memcpy_htod(input_bindings[0], input_data.flatten().astype(np.float32))
# Run inference
context = engine.create_execution_context()
context.execute_async_v2(bindings=input_bindings + output_bindings, stream_handle=stream.handle)
cuda.streams.synchronize()
# Get the output data from the GPU output buffer
output_data = np.empty((batch_size, output_size), dtype=np.float32)
cuda.memcpy_dtoh(output_data.flatten(), output_bindings[0])
```
在这个过程中,首先使用 TensorRT 的 Python API 加载 TensorRT 引擎。然后,使用 PyCUDA 分配输入和输出缓冲区,并将输入数据从主机(CPU)传输到设备(GPU)。接下来,使用 TensorRT 的 Python API 创建一个 TensorRT 执行上下文,并在 GPU 上异步执行 TensorRT 推理。最后,使用 PyCUDA 将输出数据从设备(GPU)传输到主机(CPU)。
这就是将 ONNX 模型转换为 TensorRT 的一些步骤。由于 ONNX Parser 是 TensorRT 的一部分,因此可以使用 TensorRT 的 Python API 轻松地将 ONNX 模型转换为 TensorRT。
onnx 转tensorrt 和wts转tensorrt区别
ONNX 是一种开放的模型格式,可以在不同深度学习框架之间共享模型。而TensorRT是一种高效的深度学习推理引擎,可以加速模型推理和优化。因此,将ONNX模型转换为TensorRT格式可以提高模型的推理速度和效率。
WTS是一种特定于TensorRT的权重文件格式,可以直接加载到TensorRT中进行推理。相比之下,ONNX模型需要先进行转换才能在TensorRT中使用。
因此,ONNX转TensorRT需要先将ONNX模型转换为TensorRT格式,而WTS转TensorRT则可以直接加载WTS文件进行推理。