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

onnx 使用tensorrt

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型交换格式，它可以让不同的深度学习框架之间进行模型的转换和共享。TensorRT是NVIDIA推出的用于高性能深度学习推理的库。在使用ONNX和TensorRT时，可以将ONNX模型转换为TensorRT的可优化表示，并通过TensorRT进行快速推理。

下面是使用ONNX和TensorRT进行推理的一般过程：
1. 首先，使用所选的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）训练模型，并将其导出为ONNX格式。
2. 使用TensorRT提供的API加载ONNX模型，并创建一个TensorRT引擎。
3. 通过配置TensorRT引擎的优化参数，如批处理大小、数据类型等。
4. 将输入数据提供给TensorRT引擎，进行推理计算。
5. 获取输出结果并进行后处理。

这样，您就可以利用TensorRT的优化能力来加速深度学习模型的推理过程。同时，ONNX作为一个通用的模型交换格式，使得模型在不同框架之间的转换和共享更加便捷。

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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