tensorrt模型转化
时间: 2023-12-01 11:02:55 浏览: 37
TensorRT是一种用于高性能深度学习推理的优化器。它可以针对特定硬件进行优化,提高推理速度和性能。TensorRT支持多种深度学习框架,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等。
TensorRT模型转化是将训练好的深度学习模型转化为TensorRT可读取的格式。这个过程可以通过TensorRT提供的Python API来完成。
以下是一个简单的TensorFlow模型转化为TensorRT模型的示例:
```python
import tensorflow as tf
import tensorrt as trt
# 加载TensorFlow模型
with tf.Session() as sess:
saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')
saver.restore(sess, 'model.ckpt')
graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['output'])
# 创建TensorRT builder和network
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
network = builder.create_network()
# 创建TensorRT的输入和输出张量
input_tensor = network.add_input('input', trt.float32, [-1, 224, 224, 3])
output_tensor = network.add_output('output', trt.float32, [-1, 1000])
# 将TensorFlow的图转化为TensorRT的图
parser = trt.UffParser()
parser.register_input('input', (3, 224, 224))
parser.register_output('output')
parser.parse('model.uff', network)
# 编译TensorRT模型
engine = builder.build_cuda_engine(network)
# 保存TensorRT模型
with open('model.trt', 'wb') as f:
f.write(engine.serialize())
```
在上面的示例中,我们首先加载TensorFlow模型,然后创建TensorRT builder和network。接下来,我们创建TensorRT的输入和输出张量,并将TensorFlow的图转化为TensorRT的图。最后,我们编译TensorRT模型并将其保存到文件中。
需要注意的是,TensorRT模型转化的过程可能因为多种原因失败,例如TensorFlow模型中使用了不支持的操作、输入输出张量的维度不正确等。因此,在进行TensorRT模型转化时需要仔细检查模型的结构和输入输出张量的维度。