onnx转为tensorrt

PyTorch是一个深度学习框架，可以用来构建神经网络模型。ONNX是一种开放的神经网络交换格式，可以将不同框架的模型转换为统一的格式。TensorRT是NVIDIA推出的用于加速深度学习推理的库，可以将模型转换为高效的C++代码。因此，将PyTorch模型转换为ONNX格式，再将ONNX模型转换为TensorRT格式，可以提高模型的推理速度和效率。

相关问题

// @brief 将本地onnx模型转为tensorrt中的engine格式，并保存到本地 TRTAPI(ExceptionStatus) onnxToEngine(const char* onnxFile, int memorySize); 这个函数怎么调用

这个`onnxToEngine`函数看起来像是一个用于将ONNX（Open Neural Network Exchange）模型转换为TensorRT（Tensor Runtime，一种高效的深度学习推理引擎）引擎的C++ API。它接受两个参数：一个是本地的ONNX模型文件名（`onnxFile`），另一个是希望分配给引擎内存的大小（`memorySize`）。

在实际调用这个函数之前，你需要包含相关的头文件并初始化TensorRT库。以下是一个简单的调用示例，假设已经包含了必要的库（如trt.h）：

#include <cuda_runtime.h>
#include <trt.Builder.h>
#include <trt.IRuntime.h>
#include <trt.OnnxParser.h>

using namespace nvinfer1;

int main() {
    try {
        // 1. 创建ONNX解析器
        OnnxParser parser;
        if (!parser.parseFromFile(onnxFile)) {
            throw std::runtime_error("Failed to parse ONNX model");
        }

        // 2. 创建Builder
        Builder builder;
        ICudaEngine* engine = nullptr;
        if (!builder.createOptimizedNetwork(parser.get Networks(), memorySize, &engine)) {
            throw std::runtime_error("Failed to create TensorRT engine");
        }

        // 3. 保存引擎到文件
        if (!engine->save(enginemodelFile.c_str())) {
            throw std::runtime_error("Failed to save engine to file");
        }

        // 4. 清理资源
        delete engine;
        engine = nullptr;

        return 0;
    } catch (const ExceptionStatus& es) {
        std::cerr << "Error: " << es.toString() << std::endl;
        return static_cast<int>(es);
    }
}

注意，这只是一个基础的示例，实际调用时可能还需要处理更复杂的错误处理和资源管理。另外，`memorySize`应该根据实际硬件性能和模型复杂度合理设置。

TX2的best.onnx转化为tensorrt文件

TX2 (Tegra X2) 是一款嵌入式系统处理器，常用于深度学习推理任务，如人工智能应用在边缘设备上。将ONNX模型转换为TensorRT（TensorRT是NVIDIA专为提高深度学习推断性能而设计的一种优化工具库）文件，是为了利用TX2 GPU的加速能力，并提升模型的运行速度。

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种跨平台的神经网络模型格式，而TensorRT支持直接从ONNX导入并优化模型。以下是将ONNX模型转为TensorRT文件的一般步骤：

1. 安装必要的软件：首先需要安装TensorRT SDK和ONNX Runtime等库。

2. 导入ONNX模型：使用`trtexec`, `onnxmltools` 或者 `tf2onnx` 等工具将ONNX模型转换到TensorRT能识别的格式。

# 示例命令行
python -m tf2onnx.convert --saved-model input_model --opset 11 --output model.onnx

3. 使用TensorRT转换器转换：使用`trtexec`或`nvcc`编译器通过命令行或脚本进行转换，例如：

# 示例命令行
trtexec --saveEngine --onnx=model.onnx --engine=optimized.engine

4. 优化和保存：转换器会对模型进行优化，生成高效的引擎（.engine文件），该文件可以直接加载到TX2 GPU进行运行。