tensorflow tensorrt

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个灵活的平台，可以用于构建和训练各种深度学习模型。TensorRT是NVIDIA开发的一个高性能推理引擎，可以加速深度学习模型的推理过程。TensorRT可以与TensorFlow集成，以提高模型的推理速度和效率。

相关问题

如何使用TensorRt加速TensorFlow上的python

TensorRT是NVIDIA推出的高效深度学习推理引擎，可以用于加速TensorFlow等深度学习框架上的模型推理。以下是使用TensorRT加速TensorFlow上的Python代码的简单步骤：

1. 安装TensorRT并配置环境变量。可以从NVIDIA官网下载并安装TensorRT，并按照官方文档配置环境变量。

2. 将TensorFlow模型转换为TensorRT格式。可以使用TensorRT提供的Python API将TensorFlow模型转换为TensorRT格式，示例代码如下：

import tensorflow as tf
import tensorrt as trt

# Load TensorFlow model
with tf.Session() as sess:
    saver = tf.train.import_meta_graph('model.meta')
    saver.restore(sess, 'model')

    # Create TensorRT inference engine
    trt_graph = trt.create_inference_graph(
        input_graph_def=sess.graph_def,
        outputs=['output'],
        max_batch_size=1,
        max_workspace_size_bytes=1 << 30,
        precision_mode='FP16')

    # Save TensorRT engine
    with open('model.trt', 'wb') as f:
        f.write(trt_graph.SerializeToString())

3. 加载TensorRT模型并进行推理。可以使用TensorRT提供的Python API加载TensorRT模型，并使用它进行推理，示例代码如下：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

# Load TensorRT engine
with open('model.trt', 'rb') as f:
    engine_data = f.read()
engine = trt.lite.Engine.deserialize_cuda_engine(engine_data)

# Allocate GPU memory for input and output tensors
input_shape = (1, 3, 224, 224)
input_data = cuda.mem_alloc(trt.volume(input_shape) * trt.float32.itemsize)
output_shape = (1, 1000)
output_data = cuda.mem_alloc(trt.volume(output_shape) * trt.float32.itemsize)

# Create TensorRT execution context
context = engine.create_execution_context()

# Load input data to GPU memory
input_data_host = np.random.randn(*input_shape).astype(np.float32)
cuda.memcpy_htod(input_data, input_data_host)

# Run inference
context.execute(bindings=[int(input_data), int(output_data)])
cuda.memcpy_dtoh(output_data_host, output_data)

# Print output
print(output_data_host)

以上是使用TensorRT加速TensorFlow上的Python代码的简单步骤。需要注意的是，TensorRT的使用可能需要一定的深度学习和GPU编程经验，建议先阅读TensorRT官方文档和示例代码，了解其使用方法和限制。

anaconda安装tensorrt

### 回答1：
1. 首先，需要下载并安装NVIDIA TensorRT的软件包。可以从NVIDIA官网上下载TensorRT的安装包。

2. 安装Anaconda，可以从Anaconda官网上下载对应的安装包。

3. 打开Anaconda Prompt，创建一个新的虚拟环境，可以使用以下命令：

conda create -n tensorrt python=3.6

4. 激活虚拟环境，可以使用以下命令：

conda activate tensorrt

5. 安装TensorFlow和TensorRT的Python包，可以使用以下命令：

pip install tensorflow-gpu==1.15.0

pip install tensorrt

6. 验证TensorRT是否安装成功，可以使用以下命令：

import tensorrt as trt

print(trt.__version__)

如果输出了TensorRT的版本号，则说明安装成功。

7. 在使用TensorRT之前，需要先将TensorFlow模型转换为TensorRT模型。可以使用TensorFlow的工具包TensorFlow-TRT来进行转换。具体操作可以参考TensorFlow-TRT的官方文档。

8. 在使用TensorRT模型时，需要使用TensorRT的Python API来加载模型和进行推理。具体操作可以参考TensorRT的官方文档。

### 回答2：
TensorRT是英伟达(NVIDIA)推出的一个高效的深度学习推理加速库，可以帮助将训练好的模型部署到生产环境中运行。而Anaconda则是一个流行的Python包管理系统，可以方便地安装和管理Python库。

要在Anaconda中安装TensorRT，首先需要确认系统环境是否支持TensorRT和CUDA。TensorRT只能运行在英伟达的显卡上，并且需要安装与显卡对应的CUDA版本。安装方法如下：

1. 在英伟达官网下载正确版本的CUDA，并进行安装。

2. 在英伟达官网下载正确版本的TensorRT，并进行安装。

3. 配置环境变量：将CUDA和TensorRT的安装路径添加到环境变量中。例如，在Linux系统中，可以在~/.bashrc文件中添加以下内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/TensorRT/lib

4. 安装TensorRT的Python库：打开Anaconda Prompt，输入以下命令：

conda install tensorrt

5. 确认是否安装成功：打开Python交互环境，输入以下命令：

import tensorrt

如果没有报错，则说明安装成功。

在使用Anaconda安装TensorRT时，需要注意安装的版本是否与CUDA版本和Python版本兼容。另外，安装TensorRT的过程比较复杂，需要仔细阅读官方文档和相关教程。

### 回答3：
TensorRT是NVIDIA开发的高性能推理引擎，可以用于加速深度学习模型的推理。在使用TensorRT之前，我们需要先安装Anaconda和TensorFlow，并安装一些必要的依赖项。下面是如何在Anaconda上安装TensorRT的步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN

TensorRT需要依赖CUDA和cuDNN，因此需要先安装它们。在NVIDIA官网上下载对应版本的CUDA和cuDNN，并按照指南进行安装。

2. 创建conda环境

在Anaconda Navigator中，选择Environments，点击Create按钮，创建一个新的conda环境。

3. 安装TensorFlow和其他必要依赖项

在新创建的conda环境中，打开Anaconda Prompt，输入以下命令：

conda install tensorflow-gpu=1.15.2

conda install -c anaconda protobuf

pip install pycuda

4. 下载并安装TensorRT

在NVIDIA TensorRT下载页面上，选择对应版本和操作系统，下载TensorRT压缩包。将压缩包解压到任意目录下，在Anaconda Prompt中进入解压后的文件夹，并输入以下命令进行安装：

sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.0-trt6.0.1.5-ga-20190913_1-1_amd64.deb

sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-cuda10.0-trt6.0.1.5-ga-20190913/7fa2af80.pub

sudo apt-get update

sudo apt-get install tensorrt

5. 设置环境变量

通过Anaconda Prompt进入TensorRT安装目录下的bin文件夹，并设置环境变量：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/TensorRT-6.0.1.5/lib

export PATH=$PATH:/usr/local/TensorRT-6.0.1.5/bin

6. 测试安装

在Anaconda Prompt中输入以下命令测试TensorRT是否安装成功：

python

import tensorflow as tf

import tensorflow.contrib.tensorrt as trt

如果没有报错，说明TensorRT已经成功安装并且可以和TensorFlow一起使用。

总结一下，安装TensorRT需要先安装CUDA和cuDNN，然后创建一个新的conda环境，并安装TensorFlow和其他必要的依赖项。接着下载并安装TensorRT，最后设置环境变量并测试安装是否成功。使用TensorRT可以显著加速深度学习模型的推理，提高模型的效率。