t文件封装好了的函数TRTModule，可直接通过model_trt.load_state_dict(torch.load(‘mode.trt’))得到。from torch import TRTModule

TRTModule是一个来自PyTorch的TensorRT（TensorRT，英伟达专有的深度学习优化库）封装类，它允许开发者将预先训练好的模型转换成高效的张量运行时间（TensorRT）引擎。当你有一个已经在PyTorch中训练并保存的模型（如'model.pt'），并且你想利用TensorRT的加速性能，你可以这样做：

首先，你需要使用torch.jit.trace或者torch.jit.script将模型转换为支持推理的脚本模式，然后加载原始的权重到这个脚本模型中。接着，使用`torch.backends.quantized.*`模块将模型量化为适合TensorRT的格式。

一旦完成了这些步骤，你就可以创建一个TRTModule实例，并加载已经转换和优化过的状态字典，例如：

import torch
from torch.utils.dlpack import to_dlpack

# 加载预训练模型的状态字典
state_dict = torch.load('model.trt', map_location='cpu')

# 将模型转换为TRTModule
model_trt = TRTModule()
model_trt.load_state_dict(state_dict)

# 现在model_trt可以直接用于Inference，速度通常比纯PyTorch更快

注意，由于加载的是预处理后的模型，所以在这个阶段，你不能再更新模型的参数，只能用于预测任务。

相关问题

trt_pose 人体三维姿态捕捉 python 代码

抱歉，作为 AI 语言模型，我无法提供完整的 Python 代码。但是，以下是 trt_pose 人体三维姿态捕捉的 Python 代码示例：

import torch
import trt_pose.coco
import trt_pose.models
import torch2trt
from torch2trt import TRTModule
import cv2
import torchvision.transforms as transforms
import PIL.Image
import numpy as np
import time

# Set up the model
MODEL_WEIGHTS = 'resnet18_baseline_att_224x224_A_epoch_249.pth'
OPTIMIZED_MODEL = 'resnet18_baseline_att_224x224_A_epoch_249_trt.pth'
WIDTH = 224
HEIGHT = 224

# Load the model
model = trt_pose.models.resnet18_baseline_att(num_classes=2, pretrained=True)
model.load_state_dict(torch.load(MODEL_WEIGHTS))
model = model.cuda().eval()

# Set up the optimized model
data = torch.zeros((1, 3, HEIGHT, WIDTH)).cuda()
model_trt = torch2trt.torch2trt(model, [data], fp16_mode=True, max_workspace_size=1<<25)
torch.save(model_trt.state_dict(), OPTIMIZED_MODEL)

# Load the optimized model
model_trt = TRTModule()
model_trt.load_state_dict(torch.load(OPTIMIZED_MODEL))

# Load the COCO classes
with open('human_pose.json', 'r') as f:
    human_pose = json.load(f)

# Load the keypoints
num_parts = len(human_pose['keypoints'])
part_names = []
part_edges = []
for i in range(num_parts):
    part_names.append(human_pose['keypoints'][i])
    if 'skeleton' in human_pose:
        skel = human_pose['skeleton']
        for j in range(len(skel)):
            if skel[j][0] == i:
                part_edges.append((skel[j][0], skel[j][1]))

# Set up the transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((HEIGHT, WIDTH)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# Set up the camera
cap = cv2.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
    print("Cannot open camera")
    exit()
    
while True:
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()
    
    # Process the frame
    image = PIL.Image.fromarray(frame).convert('RGB')
    image = transform(image).cuda()
    cmap, paf = model_trt(image[None, ...])
    cmap, paf = cmap.detach().cpu(), paf.detach().cpu()
    counts, objects, peaks = trt_pose.models.parse_objects(cmap, paf)
    
    # Draw the keypoints
    for i in range(counts[0]):
        keypoints = objects[0].keypoints
        x = keypoints[:, 2]
        y = keypoints[:, 1]
        for j in range(num_parts):
            if x[j] > 0 and y[j] > 0:
                cv2.circle(frame, (int(x[j]), int(y[j])), 3, (0, 255, 255), thickness=-1, lineType=cv2.FILLED)
        for j, e in enumerate(part_edges):
            if x[e].min() > 0 and y[e].min() > 0:
                cv2.line(frame, (int(x[e[0]]), int(y[e[0]])), (int(x[e[1]]), int(y[e[1]])), (0, 255, 255), 2)
    
    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break
        
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

给我提供五段可以使用的将.pt权重文件转化为.weights文件的代码，并且注明应该安装的包

1. 使用PyTorch官方提供的torch2trt库将.pt文件转换为TensorRT格式，然后使用trt2darknet库将TensorRT格式转换为.weights文件。

# 安装所需包
!pip install torch2trt
!git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git
!cd tensorrtx/trt2darknet && make

# 将.pt文件转换为TensorRT格式
import torch
from torch2trt import torch2trt

model = ... # 加载.pt文件
x = ... # 输入数据
model_trt = torch2trt(model, [x])

# 将TensorRT格式转换为.weights文件
!./tensorrtx/trt2darknet/trt2weights -m {model_trt} -o {output_weights_file}

2. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件，然后使用mmdnn库将.pth文件转换为TensorFlow格式，最后使用TensorFlow官方提供的`freeze_graph.py`脚本将TensorFlow格式转换为.pb文件，再使用pb2weights库将.pb文件转换为.weights文件。

# 安装所需包
!pip install mmdnn
!pip install tensorflow

# 将.pt文件转换为.pth文件
model = ... # 加载.pt文件
torch.save(model.state_dict(), output_pth_file)

# 将.pth文件转换为TensorFlow格式
!mmdownload -f pytorch -n {output_pth_file} -o {output_tf_dir}
!mmconvert -sf pytorch -iw {output_pth_file} -df tensorflow -om {output_tf_dir}

# 将TensorFlow格式转换为.pb文件
!python freeze_graph.py --input_graph={output_tf_dir}/frozen.pb --output_graph={output_pb_file} --input_checkpoint={output_tf_dir}/checkpoint

# 将.pb文件转换为.weights文件
!python pb2weights.py -m {output_pb_file} -o {output_weights_file}

3. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件，然后使用onnx库将.pth文件转换为ONNX格式，最后使用onnx-tf库将ONNX格式转换为TensorFlow格式，再使用pb2weights库将TensorFlow格式转换为.weights文件。

# 安装所需包
!pip install onnx
!pip install onnx-tf

# 将.pt文件转换为.pth文件
model = ... # 加载.pt文件
torch.save(model.state_dict(), output_pth_file)

# 将.pth文件转换为ONNX格式
import onnx
from onnx_coreml import convert

model = ... # 加载.pt文件
x = ... # 输入数据
model.eval()
torch.onnx.export(model, x, output_onnx_file, verbose=False, input_names=input_names, output_names=output_names)

# 将ONNX格式转换为TensorFlow格式
!onnx-tf convert -i {output_onnx_file} -o {output_tf_dir}

# 将TensorFlow格式转换为.weights文件
!python pb2weights.py -m {output_tf_dir}/frozen.pb -o {output_weights_file}

4. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件，然后使用MMdnn库将.pth文件转换为Caffe格式，最后使用caffe-tensorflow库将Caffe格式转换为TensorFlow格式，再使用pb2weights库将TensorFlow格式转换为.weights文件。

# 安装所需包
!pip install mmdnn
!pip install caffe-tensorflow

# 将.pt文件转换为.pth文件
model = ... # 加载.pt文件
torch.save(model.state_dict(), output_pth_file)

# 将.pth文件转换为Caffe格式
!mmconvert -sf pytorch -iw {output_pth_file} -df caffe -om {output_caffe_dir}

# 将Caffe格式转换为TensorFlow格式
!python caffe-tensorflow/convert.py {output_caffe_dir}/deploy.prototxt {output_caffe_dir}/snapshot.caffemodel {output_tf_dir}

# 将TensorFlow格式转换为.weights文件
!python pb2weights.py -m {output_tf_dir}/frozen.pb -o {output_weights_file}

5. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件，然后使用MMdnn库将.pth文件转换为MXNet格式，最后使用MXNet官方提供的mxnet-model-to-json.py脚本将MXNet格式转换为.json和.params文件，再使用mxnet2darknet库将.json和.params文件转换为.weights文件。

# 安装所需包
!pip install mmdnn
!git clone https://github.com/walkoncross/mxnet-yolo.git

# 将.pt文件转换为.pth文件
model = ... # 加载.pt文件
torch.save(model.state_dict(), output_pth_file)

# 将.pth文件转换为MXNet格式
!mmconvert -sf pytorch -iw {output_pth_file} -df mxnet -om {output_mxnet_dir}

# 将MXNet格式转换为.json和.params文件
!python mxnet-model-to-json.py --mx-prefix {output_mxnet_dir}/model --mx-epoch 0 --json-output {output_mxnet_dir}/model.json --params-output {output_mxnet_dir}/model.params

# 将.json和.params文件转换为.weights文件
!python mxnet2darknet.py {output_mxnet_dir}/model.json {output_mxnet_dir}/model.params {output_weights_file}