c++ tensorrt 推理

TensorRT是由英伟达推出的高性能推理引擎。它可以将训练好的深度学习模型转换为高效的推理模型，能够在GPU上快速且高效地进行推理操作。

首先，使用TensorRT进行推理需要经过以下几个步骤。首先，我们需要将训练好的模型转换为TensorRT可以理解的格式，例如ONNX或通过TensorRT的C++ API直接加载。接下来，我们需要创建一个TensorRT的推理引擎，该引擎会根据输入模型的结构和参数进行优化和推理操作。然后，我们可以将输入数据传递给TensorRT引擎进行推理，并获取输出结果。

TensorRT对推理的高性能有以下几个方面的优势：首先，TensorRT采用了各种优化技术，如网络剪枝、低精度量化等，以减少模型的计算和存储开销，从而在保持推理精度的前提下提高推理速度。其次，TensorRT支持多个GPU的并行计算，可以充分利用GPU的并行计算能力，提高推理的并行度和吞吐量。此外，TensorRT还支持INT8量化和FP16混合精度推理，通过降低计算精度可以进一步提高推理速度。

总的来说，TensorRT是一个优秀的推理引擎，它能够将深度学习模型转换为高效的推理模型，并能够在GPU上进行快速且高效的推理操作。通过TensorRT，我们可以充分利用GPU的计算能力，提高推理的速度，并在保持推理精度的同时减少计算和存储开销。

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yolov5 c++ tensorrt推理返回xy代码

以下是使用 YOLOv5 在 C++ 中进行 TensorRT 推理并返回边界框坐标的代码示例：

// 加载 TensorRT 模型并创建推理引擎
nvinfer1::ICudaEngine* engine = loadEngine();

// 创建 TensorRT 推理上下文
nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();

// 输入数据缓冲区
void* inputDataBuffer = get_input_data();  // 获取输入数据

// 分配 GPU 内存并将输入数据复制到 GPU 上
cudaMalloc(&gpuInputDataBuffer, inputSize);
cudaMemcpy(gpuInputDataBuffer, inputDataBuffer, inputSize, cudaMemcpyHostToDevice);

// 输出数据缓冲区
void* outputDataBuffer = get_output_data();  // 获取输出数据

// 分配 GPU 内存并将输出数据清零
cudaMalloc(&gpuOutputDataBuffer, outputSize);
cudaMemset(gpuOutputDataBuffer, 0, outputSize);

// 执行 TensorRT 推理
void* bindings[] = {gpuInputDataBuffer, gpuOutputDataBuffer};
context->execute(1, bindings);

// 将输出数据从 GPU 复制回 CPU
cudaMemcpy(outputDataBuffer, gpuOutputDataBuffer, outputSize, cudaMemcpyDeviceToHost);

// 解析输出数据并返回边界框坐标
float* outputData = (float*) outputDataBuffer;
std::vector<std::tuple<float, float, float, float>> boxes;
for (int i = 0; i < outputSize / sizeof(float); i += 6) {
    if (outputData[i + 4] > confidenceThreshold) {
        // 计算边界框坐标
        float x = outputData[i + 0] * imageWidth;
        float y = outputData[i + 1] * imageHeight;
        float w = outputData[i + 2] * imageWidth;
        float h = outputData[i + 3] * imageHeight;
        float left = x - w / 2;
        float top = y - h / 2;
        float right = x + w / 2;
        float bottom = y + h / 2;
        boxes.push_back(std::make_tuple(left, top, right, bottom));
    }
}

// 释放 GPU 内存
cudaFree(gpuInputDataBuffer);
cudaFree(gpuOutputDataBuffer);

// 释放 TensorRT 对象
context->destroy();
engine->destroy();

其中，`loadEngine()` 函数用于加载 TensorRT 模型并创建推理引擎，`get_input_data()` 和 `get_output_data()` 函数用于获取输入和输出数据的指针，`inputSize` 和 `outputSize` 分别表示输入和输出数据的大小，`confidenceThreshold` 是一个置信度阈值，用于筛选边界框。返回的 `boxes` 是一个 `tuple` 数组，每个 `tuple` 表示一个边界框的左上角和右下角坐标。

c++tensorrt

TensorRT是由NVIDIA开发的一个高性能深度学习推理引擎。它通过使用高度优化的网络层和计算图的表示形式，将深度学习模型（尤其是使用TensorFlow或Caffe框架训练的模型）转换为高效的图形处理器（GPU）上的推理模型。

TensorRT主要有三个关键的优势。

首先，TensorRT可以通过在推理过程中降低延迟和提高吞吐量来加速深度学习模型的推理速度。它使用自动优化技术来识别推理图中的重复计算，并将它们转换成高效的计算操作，从而减少了计算时间。

其次，TensorRT具有高度可扩展性和灵活性。它支持多个网络层类型和数据类型，包括卷积、池化、批归一化等，并且可以针对不同的GPU架构进行自适应优化，以最大程度地利用硬件资源。

最后，TensorRT提供了一套易于使用的API和工具，使得将深度学习模型部署到生产环境变得更加简单。它可以与常见的深度学习框架集成，提供了用于加载和优化模型的API，并提供了用于分析和调试模型性能的工具。

总之，TensorRT是一个过硬的深度学习推理引擎，它通过优化推理图和硬件资源的使用，大大加速了深度学习模型的推理速度，并提供了强大的可扩展性和易用性，方便在生产环境中部署和优化模型。