tensorrt api

TensorRT API 是一个用于在深度学习推理过程中优化和加速神经网络的库。它提供了多个用于构建、优化和执行推理的函数和类。使用 TensorRT API 可以将训练好的 TensorFlow 模型转换为优化的 TensorRT 引擎，以提高推理性能。例如，可以使用 TensorRT API 中的函数创建 TensorRT 的网络定义、分配输入和输出缓冲区、设置网络的输出、执行推理等。

相关问题

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();

TensorRT（TensorRT Outputs）的API

TensorRT（简称TRT）是一个由NVIDIA开发的高度优化的高性能机器学习推理库。它的关键特性在于其专为实时深度学习推理设计的高性能计算引擎，可以显著加速从模型到硬件的实际部署过程。在使用TensorRT API时，如你提到的`trt_outputs = predict()`函数，通常包括以下几个步骤：

1. **初始化上下文**（Context）：这是创建一个TensorRT运行时环境的基础，用于加载和管理模型。

2. **设置绑定和输入**（bindings and inputs）：你需要提供模型所需的输入数据（self.inputs），并将它们映射到TensorRT的内存空间（bindings）上，以便于后续执行。

3. **构建执行计划**（Building the Execution Plan）：使用`predict`函数基于上下文、绑定和输入创建执行计划，这是将模型转换为可以在特定硬件上高效运行的形式。

4. **运行推断**（Running Inference）：调用`predict`时，传入执行计划和流(stream)来执行计算任务，得到预测输出（trt_outputs）。

5. **解析和转换输出**（Reshaping Outputs）：像你看到的那样，对输出进行处理，如`reshape`操作，使之适应后续的数据处理流程或应用程序需求。