cuda.Stream()

时间: 2024-06-04 18:08:19 浏览: 111
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cuda.zip_CUDA ustc_cuda_ustc cuda

`cuda.Stream()` 是 NVIDIA CUDA 编程中的一个类，用于创建和管理 CUDA 执行流。CUDA 执行流是一系列 GPU 操作的序列，可以在单个或多个流中执行。通过使用多个流，可以在 GPU 上并发执行多个操作，从而提高程序的性能。在创建流时，可以指定流的优先级、同步方式等参数。在程序中使用流时，可以使用 `cudaEventRecord()` 和 `cudaStreamWaitEvent()` 函数实现流之间的同步。
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抱歉，我之前提到的 with torch.cuda.stream(stream) 是一个错误的信息。在绑定 GPU 的过程中，torch.cuda.stream 通常用于管理 CUDA 流（stream），但在单个线程中绑定 GPU 的情况下，并不需要使用这个上下文...

import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小，与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度，与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime，加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理，需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理，并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型，还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作（如标准化、归一化等） result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码，改成可以输入电脑摄像头视频的

这段代码是用Python语言...pycuda是一个Python接口，用于与CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行交互，使得Python能够利用GPU进行高性能计算；torch是一个基于Python的科学计算包，主要面向深度学习领域。
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