trt推理batch

trt推理batch是指在使用TensorRT进行推理时，可以一次性输入多个样本进行批量推理。在引用中的示例中，可以看到在trtexec工具的命令中，使用了`--minShapes`、`--optShapes`和`--maxShapes`三个参数来定义输入张量的形状。其中，`minShapes`指定了最小的输入形状，`optShapes`指定了优化时的输入形状，`maxShapes`指定了最大的输入形状。这三个参数中的`images`是输入张量的名称，`1x3x640x640`表示一个样本的输入形状，`4x3x640x640`表示推理时的批量大小为4，即一次输入4个样本。你可以根据需要修改这些参数来设置不同的批量大小。

相关问题

yolov8转trt

要将YOLOv8模型转换为TensorRT（TRT）格式，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装TensorRT：确保您已经正确安装了NVIDIA TensorRT，并且已经配置了相应的CUDA和CUDNN版本。

2. 导出YOLOv8模型：使用ultralytics/yolov5库或其他工具，将YOLOv8模型导出为ONNX格式。确保您已经将模型保存为`.onnx`文件。

3. 使用TensorRT进行转换：使用TensorRT Python API加载导出的ONNX模型，并将其转换为TensorRT格式。您可以使用以下代码作为参考：

import tensorrt as trt

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
precision = 'fp16'  # 可以选择 'fp32' 或 'fp16'

def build_engine(onnx_file_path):
    explicit_batch = 1 << (int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)
    with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network(explicit_batch) as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
        builder.max_workspace_size = 1 << 28  # 设置最大的workspace大小
        builder.fp16_mode = True if precision == 'fp16' else False  # 根据指定精度设置builder的模式

        with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
            if not parser.parse(model.read()):
                print('解析ONNX模型失败')
                for error in range(parser.num_errors):
                    print(parser.get_error(error))
                return None

        return builder.build_cuda_engine(network)

onnx_file_path = '/path/to/yolov8.onnx'
engine = build_engine(onnx_file_path)

if engine is not None:
    trt.save_engine(engine, '/path/to/yolov8.trt')

在此代码中，您需要将`onnx_file_path`替换为YOLOv8模型的ONNX文件路径，并将`'/path/to/yolov8.trt'`替换为您希望保存TensorRT模型的路径。

4. 运行TensorRT模型：一旦转换完成并保存了TensorRT模型，您就可以使用TensorRT执行推理。您可以使用TensorRT Python API或使用C++进行推理。

这是一个基本的转换YOLOv8模型为TensorRT的步骤。请注意，具体的实施细节可能因YOLOv8的特定版本、TensorRT版本和使用的库而有所不同。因此，建议参考相关文档和示例代码以获取更准确的步骤和细节。

tensorrt C++ api 加载trt

文件的步骤如下：

1. 导入必要的头文件：

#include "NvInfer.h"
#include "NvOnnxParser.h"
#include "NvOnnxParserRuntime.h"
#include "NvInferRuntimeCommon.h"

2. 创建 `IRuntime` 对象：

nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(gLogger);

其中，`gLogger` 是用来记录日志的对象，需要先定义。

3. 从文件中创建 `ICudaEngine` 对象：

std::ifstream trt_file("model.trt", std::ios::binary);
if (!trt_file.good())
{
    std::cerr << "Failed to load TRT file: model.trt" << std::endl;
    return -1;
}

trt_file.seekg(0, trt_file.end);
const int model_size = trt_file.tellg();
trt_file.seekg(0, trt_file.beg);

char* model_data = new char[model_size];
trt_file.read(model_data, model_size);

nvinfer1::ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(model_data, model_size, nullptr);

其中，`model.trt` 是保存 TensorRT 模型的文件。

4. 创建 `IExecutionContext` 对象：

nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();

5. 设置输入和输出的内存：

const int input_index = engine->getBindingIndex("input");
const int output_index = engine->getBindingIndex("output");

void* input_memory;
cudaMalloc(&input_memory, input_size);

void* output_memory;
cudaMalloc(&output_memory, output_size);

其中，`input_size` 和 `output_size` 分别是输入和输出的数据大小。

6. 执行推理：

void* bindings[] = {input_memory, output_memory};
context->execute(1, bindings);

其中，`1` 是 batch size。

7. 获取输出数据：

float* output_data = new float[output_size / sizeof(float)];
cudaMemcpy(output_data, output_memory, output_size, cudaMemcpyDeviceToHost);

8. 释放资源：

cudaFree(input_memory);
cudaFree(output_memory);

delete[] model_data;
delete[] output_data;

context->destroy();
engine->destroy();
runtime->destroy();