onnxruntime tensorrt

C知道: Onnxruntime和TensorRT是机器学习推理引擎，用于优化和加速深度学习模型的推理过程。它们都支持ONNX（开放式神经网络交换格式）模型，并提供了高度优化的推理性能。

Onnxruntime是一个跨平台的推理引擎，由微软开发。它提供了对多种硬件设备和操作系统的支持，包括CPU、GPU和专用加速器。Onnxruntime通过动态图执行和优化编译技术，实现了高性能的深度学习推理。

TensorRT是由NVIDIA开发的高性能推理引擎，专门用于在NVIDIA GPU上加速深度学习推理。TensorRT使用了一系列优化技术，包括网络剪枝、量化、层融合和张量内存管理等，以提供最佳的推理性能和低延迟。

在使用ONNX模型进行推理时，可以选择使用Onnxruntime或TensorRT。Onnxruntime具有更广泛的硬件和操作系统支持，而TensorRT则专注于在NVIDIA GPU上提供最佳性能。选择哪个取决于你的需求和硬件环境。

相关问题

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您好！关于将ONNX转换为TensorRT，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经安装了TensorRT和ONNX Runtime。您可以从NVIDIA官方网站下载和安装TensorRT，并使用pip安装ONNX Runtime。

2. 导出ONNX模型。如果您已经有一个ONNX模型，可以跳过这一步。如果没有，您可以使用ONNX的Python API将模型导出为ONNX格式。例如，对于PyTorch模型，您可以使用torch.onnx.export函数导出模型。

3. 使用TensorRT进行优化和推理。TensorRT提供了一个Python API，使您能够加载和优化ONNX模型。您可以使用trt.Builder创建一个TensorRT引擎，并通过添加输入和输出张量来定义网络结构。然后，您可以使用trt.ICudaEngine将构建的引擎序列化为文件。

4. 加载和推理。一旦引擎被构建和序列化，您可以使用TensorRT的C++或Python API加载它，并在推理时使用。您需要提供输入数据，并获取输出结果。

这些是将ONNX转换为TensorRT的一般步骤。具体的实现细节可能会因您使用的框架和工具而有所不同。您可以在TensorRT的官方文档和示例中找到更详细的信息和示例代码。

希望这些信息能对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

onnx转tensorrt

TensorRT 是 NVIDIA 的一个高性能深度学习推理引擎，可以在 NVIDIA GPU 上加速深度学习推理。而 ONNX 是一种跨平台、开放的深度学习模型表示格式，可以在不同的深度学习框架之间灵活转换模型。

TensorRT 提供了一个 ONNX Parser，可以将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式。这样，您就可以在 TensorRT 中加载 ONNX 模型，并在 NVIDIA GPU 上进行加速推理。以下是将 ONNX 模型转换为 TensorRT 的一些步骤：

1. 安装 TensorRT 和 ONNX Runtime
在使用 ONNX Parser 之前，需要先安装 TensorRT 和 ONNX Runtime。可以从 NVIDIA 官网下载 TensorRT，也可以通过 pip 安装 ONNX Runtime。

2. 将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式
使用 TensorRT 的 ONNX Parser，可以将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式。这个过程可以通过以下 Python 代码实现：

   import tensorrt as trt
   import onnx

   # Load the ONNX model
   onnx_model = onnx.load("model.onnx")

   # Create a TensorRT builder
   builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)

   # Create a TensorRT network from the ONNX model
   network = builder.create_network()
   parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
   parser.parse(onnx_model.SerializeToString())

   # Build an engine from the TensorRT network
   engine = builder.build_cuda_engine(network)

在这个过程中，首先使用 ONNX 的 Python API 加载 ONNX 模型。然后，使用 TensorRT 的 Python API 创建一个 TensorRT builder 和一个 TensorRT network。接下来，使用 TensorRT 的 ONNX Parser 将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式，并将其添加到 TensorRT network 中。最后，使用 TensorRT builder 构建一个 TensorRT 引擎。

3. 运行 TensorRT 引擎
构建完 TensorRT 引擎后，可以使用以下代码来运行 TensorRT 推理：

   import pycuda.driver as cuda
   import pycuda.autoinit
   import numpy as np

   # Load the engine
   with open("engine.plan", "rb") as f:
       engine_data = f.read()
   engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)

   # Allocate input and output buffers on the GPU
   input_bindings = []
   output_bindings = []
   stream = cuda.Stream()
   for binding in engine:
       size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
       dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
       if engine.binding_is_input(binding):
           input_bindings.append(cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize))
       else:
           output_bindings.append(cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize))

   # Load input data to the GPU input buffer
   input_data = np.random.randn(batch_size, input_size)
   cuda.memcpy_htod(input_bindings[0], input_data.flatten().astype(np.float32))

   # Run inference
   context = engine.create_execution_context()
   context.execute_async_v2(bindings=input_bindings + output_bindings, stream_handle=stream.handle)
   cuda.streams.synchronize()

   # Get the output data from the GPU output buffer
   output_data = np.empty((batch_size, output_size), dtype=np.float32)
   cuda.memcpy_dtoh(output_data.flatten(), output_bindings[0])

在这个过程中，首先使用 TensorRT 的 Python API 加载 TensorRT 引擎。然后，使用 PyCUDA 分配输入和输出缓冲区，并将输入数据从主机（CPU）传输到设备（GPU）。接下来，使用 TensorRT 的 Python API 创建一个 TensorRT 执行上下文，并在 GPU 上异步执行 TensorRT 推理。最后，使用 PyCUDA 将输出数据从设备（GPU）传输到主机（CPU）。

这就是将 ONNX 模型转换为 TensorRT 的一些步骤。由于 ONNX Parser 是 TensorRT 的一部分，因此可以使用 TensorRT 的 Python API 轻松地将 ONNX 模型转换为 TensorRT。