python加载trt模型推理

这个问题属于技术问题，我可以回答。您可以使用TensorRT Python API中的Engine类来加载trt模型进行推理。首先，您需要使用TensorRT的Python API创建一个Builder对象并使用它来构建一个Engine对象。然后，您可以使用Engine类的各种方法来加载模型和进行推理。

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onnx转trt模型推理

ONNX是一种用于表示机器学习模型的可移植格式。 TensorRT是一种用于深度学习推理的高性能推理引擎。因此，将ONNX模型转换为TRT模型可以提高模型的推理速度和准确性。

ONNX转TRT模型的推理需要以下步骤：

1. 加载ONNX模型：使用ONNX运行时库加载ONNX模型。

2. 创建TRT模型：根据ONNX模型的输入和输出张量的形状，创建TRT模型，这也被称为“构建引擎”。

3. 优化TRT模型：通过执行一系列优化步骤，例如网络剪枝、层融合和内存优化，可以提高TRT模型的性能和精度。

4. 执行TRT模型：将优化的TRT模型输入待执行的数据，并执行它。TRT在GPU上执行数据是高速的，通常比在CPU上执行要快。

ONNX到TRT的转换可以使用TensorRT Python API完成。 TensorRT Python API提供了所有必要的功能来加载、构建、优化和执行TRT模型。一般来说，转换的过程比较简单，只需要几行代码即可。但是，在实际应用中，每个模型都是不同的，可能需要了解不同的参数调优机制，才能使TRT模型表现最佳。

总之，将ONNX转换为TRT可以获得更快的推理速度和更高的准确性，是加速深度学习推理的有效手段。

python 推理tensorrt模型

要在 Python 中推理 TensorRT 模型，您需要使用 TensorRT Python API。TensorRT Python API 是一个 Python 包，它提供了一组用于加载、优化和推理 TensorRT 模型的函数和类。

下面是一些步骤，帮助您在 Python 中推理 TensorRT 模型：

1. 安装 TensorRT Python API：您需要从 NVIDIA 的官方网站下载和安装 TensorRT Python API。请确保您的系统满足 TensorRT Python API 的要求。

2. 加载和优化 TensorRT 模型：使用 TensorRT Python API 的函数和类来加载和优化 TensorRT 模型。您可以使用 TensorRT Python API 的 Builder 类来构建和优化 TensorRT 引擎。

3. 推理 TensorRT 模型：使用 TensorRT Python API 的函数和类来推理 TensorRT 模型。您可以使用 TensorRT Python API 的 Engine 类来执行推理操作。

4. 处理输出：您可以使用 Python 来处理 TensorRT 模型的输出。您可以将 TensorRT 模型的输出转换为 NumPy 数组，并使用 NumPy 函数对其进行处理。

下面是一个简单的示例，展示如何在 Python 中推理 TensorRT 模型：

import tensorrt as trt
import numpy as np

# 加载 TensorRT 模型
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with open("model.trt", "rb") as f:
    engine = trt.Runtime(TRT_LOGGER).deserialize_cuda_engine(f.read())

# 创建 TensorRT 推理上下文
context = engine.create_execution_context()

# 准备输入数据
input_data = np.random.normal(size=(1, 3, 224, 224)).astype(np.float32)

# 执行推理操作
bindings = [None] * engine.num_bindings
inputs_idx = [engine.get_binding_index(name) for name in input_names]
outputs_idx = [engine.get_binding_index(name) for name in output_names]
bindings[inputs_idx[0]] = input_data
output_data = np.empty(shape=engine.get_binding_shape(outputs_idx[0]), dtype=np.float32)
bindings[outputs_idx[0]] = output_data
context.execute_v2(bindings)

# 处理输出数据
output_data = output_data.reshape(1, -1)
output_data = np.argmax(output_data, axis=1)
print(output_data)

在这个示例中，我们首先加载了一个 TensorRT 模型，并创建了一个 TensorRT 推理上下文。然后，我们准备了输入数据，并使用 TensorRT 推理上下文执行了推理操作。最后，我们将输出数据转换为 NumPy 数组，并使用 NumPy 函数对其进行处理。