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

python使用tensorrt将onnx转为engine的完整代码

在Python中，TensorRT是一个用于加速深度学习模型运行的高性能推理优化器。将ONNX模型转换为TensorRT引擎通常涉及以下几个步骤：

首先，你需要安装必要的库，如`torch`, `onnx`, `torch2trt`, 和 `numpy`：

pip install torch torchvision onnx torch2trt

然后，你可以使用下面的代码片段作为示例，这个过程包括加载ONNX模型、构建TensorRT上下文、配置优化设置、转换模型并保存引擎到文件：

import torch
from torch import nn
from torch.onnx import export
from torch2trt import TRTModule

# 假设你有一个PyTorch模型
class MyModel(nn.Module):
    # ... (在这里定义你的网络结构)

model = MyModel()
# 将模型导出为ONNX
input_shape = (1, 3, 224, 224)  # 根据你的输入形状调整
dummy_input = torch.randn(*input_shape)
export(model, dummy_input, f'model.onnx', opset_version=11)  # ONNX版本可以酌情调整

# 使用torch2trt转换ONNX到TensorRT
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
trt_engine = torch2trt.torch2trt(torch_model=model, input_example=dummy_input, logger=TRT_LOGGER,
                                fp16_mode=True, max_workspace_size=1 << 25, # 设置适当的工作区大小
                                enable_onnx_checker=False)

# 将转换后的TRT模块保存到.engine文件
with open('model.trt', 'wb') as f:
    f.write(trt_engine.serialize())

# 现在你可以通过TRTModule加载引擎并执行推理
trt_module = TRTModule()
trt_module.load_state_dict(trt_engine.state_dict())

# 示例推理：
input_data = ...  # 加载实际数据
output = trt_module(input_data)

// @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。