NVIDIA TensorRT库有哪些插件

NVIDIA TensorRT是一个高性能深度学习推理优化库，主要用于加速深度神经网络模型在GPU上的运行速度。它提供了一系列的插件（Plugins），这些插件可以增强TensorRT的功能，支持特定硬件、算法或数据处理需求。常见的TensorRT插件包括：

1. **运算符插件**（Operator Plugins）：如卷积、池化、激活函数等基础操作的优化版本，针对特定硬件进行了高度优化。

2. **动态形状插件**（Dynamic Shape Plugins）：允许模型在推理阶段适应输入形状的变化，增强了模型的灵活性。

3. **I/O插件**（I/O Plugins）：用于处理输入输出数据，如图像读取、视频流处理等，与外部数据源交互。

4. **自定义插件**（Custom Plugins）：开发者可以创建自定义插件，实现对复杂计算或者特殊功能的支持，如特定的机器学习算法或者硬件加速。

5. **预处理插件**（Preprocessing Plugins）：在模型前处理阶段应用，比如图像色彩空间转换、归一化等。

6. **内存优化插件**（Memory Optimizations）：帮助管理和优化内存分配，提高性能和内存利用率。

7. **算子融合插件**（Operator Fusion）：将多个运算合并成单个高效操作，减少内存访问次数。

相关问题

ONNX protobuf tensorrt

回答: ONNX是一种开放的深度学习模型交换格式，允许在不同的深度学习框架之间共享和使用模型。它使用了Google的Protocol Buffers作为序列化和反序列化的工具。TensorRT是NVIDIA推出的高性能深度学习推理框架，可以优化和加速深度学习模型的推理过程。它支持使用ONNX模型进行推理，并提供了ONNX-TensorRT插件来实现这个功能。要安装ONNX-TensorRT，你需要先安装TensorRT，并且确保版本匹配。你还需要安装pycuda作为依赖。你可以从官方地址下载适合你的系统和CUDA版本的TensorRT安装包，然后解压缩并设置环境变量。最后，你可以使用pip安装TensorRT的Python支持，选择适合你的Python版本的whl文件进行安装。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [安装TensorRT及ONNX_tensorrt](https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/119612944)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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TensorRT怎么部署

TensorRT是由NVIDIA开发的一个深度学习推理平台，它可以优化神经网络模型，并将模型部署到NVIDIA GPU上，以实现高效的推理性能。TensorRT部署通常包括以下几个步骤：

1. **模型转换**：首先，需要将训练好的模型转换为TensorRT支持的格式。这通常涉及使用TensorRT提供的API将模型从例如ONNX、Caffe、TensorFlow或PyTorch等框架的格式转换为TensorRT格式。在转换过程中，TensorRT会对模型进行层融合、精度校准（如FP32到FP16的转换）等优化。

2. **构建和优化网络**：使用TensorRT的Builder类构建优化网络，选择合适的执行上下文（如GPU、Tensor Core等）和精度（FP32、FP16、INT8等），并且可能还会用到TensorRT的插件来支持某些自定义层。

3. **序列化和反序列化**：将优化后的模型序列化保存到磁盘上，这样在部署时就不需要每次都进行优化计算。在实际部署时，可以直接加载序列化后的模型进行推理。

4. **部署到目标平台**：最后，将序列化的模型部署到目标NVIDIA硬件上。在实际的应用中，这通常意味着将模型加载到运行TensorRT API的服务器或边缘设备上。

部署过程中，还需要考虑平台的兼容性、模型的大小、推理时间的要求等因素，这些都可能影响到最终部署效果。