h_input = cuda.pagelocked_empty( tuple(engine.get_binding_shape(0)), dtype=np.float32 )

这行代码是使用CUDA分配了一个锁页内存（page-locked memory）空间，并且指定了它的数据类型为float32，大小为engine.get_binding_shape(0)中描述的形状。其中，engine是一个TensorRT推理引擎对象，get_binding_shape(0)返回的是输入张量的形状。锁页内存是一种特殊的主机内存，使用它可以避免在数据传输到GPU时进行内存拷贝，从而提高数据传输效率。在使用完锁页内存后，需要调用cuda.pagelocked_free()函数释放它。

相关问题

AttributeError: module 'pycuda.driver' has no attribute 'mem_alloc_host'

这个错误通常是由于 PyCuda 版本不兼容造成的。PyCuda 2021.1 版本中移除了 `mem_alloc_host()` 函数，因此如果你使用的是较早版本的 PyCuda，可能会遇到这个错误。

你可以尝试更新 PyCuda 版本，或者使用其他相应的函数。例如，你可以使用 `pagelocked_empty()` 函数来代替 `mem_alloc_host()`。这个函数可以创建一个锁定内存区域，可以被 GPU 直接访问。

示例代码如下：

import pycuda.driver as cuda
import pycuda.gpuarray as gpuarray

# Create a pagelocked memory array
arr = cuda.pagelocked_empty(shape, dtype)

# Allocate a GPU array and copy data from pagelocked memory
dev_arr = gpuarray.to_gpu(arr)

# Do some computation on the GPU array
...

# Copy data back to pagelocked memory
dev_arr.get(arr)

这样就可以避免使用 `mem_alloc_host()` 函数而产生的错误。

cudart.cudaMemcpy

`cudart.cudaMemcpy`是CUDA库中的一个函数，用于在主机和设备之间进行内存数据的传输。它的原型如下：

cudart.cudaMemcpy(dst, src, count, kind)

其中，`dst`是目标内存地址，`src`是源内存地址，`count`是要传输的数据大小（以字节为单位），`kind`是传输的类型。

`kind`参数可以取以下几个值：
- `cudaMemcpyHostToHost`：主机到主机的内存拷贝
- `cudaMemcpyHostToDevice`：主机到设备的内存拷贝
- `cudaMemcpyDeviceToHost`：设备到主机的内存拷贝
- `cudaMemcpyDeviceToDevice`：设备到设备的内存拷贝

下面是一个示例代码，演示了如何使用`cudart.cudaMemcpy`函数将数据从主机内存拷贝到设备内存：

import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

# 分配主机内存和设备内存
h_A = cuda.pagelocked_empty(size, dtype=np.float32)
d_A = cuda.mem_alloc(h_A.nbytes)

# 将数据从主机内存拷贝到设备内存
cuda.memcpy_htod(d_A, h_A)