写一个tensorrt的c++部署模板
时间: 2023-02-22 22:33:27 浏览: 149
首先,请确保你已经安装了 TensorRT,并且有一个可以使用的 GPU 设备。然后可以使用以下步骤部署 TensorRT 模型:
1. 加载模型:使用 TensorRT API 加载模型,可以加载 ONNX、TensorFlow 或者 Caffe 格式的模型。
2. 建立引擎:使用 TensorRT API 创建一个引擎,引擎是 TensorRT 运行推理的核心。
3. 初始化推理:初始化推理时需要准备好输入数据和输出结果的内存。
4. 执行推理:使用 TensorRT API 进行推理,并将结果存储在输出内存中。
以下是一个 TensorRT C++ 部署模板的示例代码:
```
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include "NvInfer.h"
using namespace nvinfer1;
// 加载模型
ICudaEngine* loadModel(const std::string& modelFile)
{
// 创建Builder
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
// 创建模型加载器
nvcaffeparser1::ICaffeParser* parser = nvcaffeparser1::createCaffeParser();
// 加载模型
const IBlobNameToTensor* blobNameToTensor = parser->parse(modelFile.c_str(),
"", *builder,
DataType::kFLOAT);
// 创建引擎
ICudaEngine* engine = builder->buildCudaEngine(*blobNameToTensor);
// 释放资源
parser->destroy();
builder->destroy();
return engine;
}
// 执行推理
void doInference(ICudaEngine& engine, float* inputData, float* outputData)
{
// 创建上下文