import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小,与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度,与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime,加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理,需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理,并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型,还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作(如标准化、归一化等) result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码,改成可以输入电脑摄像头视频的
时间: 2023-06-06 11:09:12 浏览: 124
这段代码是用Python语言实现的,用于引入一些常用的库,例如numpy、tensorrt、pycuda等等。同时,还引入了torch库。其中,numpy是Python中用于快速处理大型数组和矩阵计算的库;tensorrt是NVIDIA推出的深度学习推理引擎,可以将训练好的模型转化为高效的推理模型;pycuda是一个Python接口,用于与CUDA(Compute Unified Device Architecture)进行交互,使得Python能够利用GPU进行高性能计算;torch是一个基于Python的科学计算包,主要面向深度学习领域。
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解释代码:import numpy as np import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F
这段代码的作用是导入必要的Python库和模块。具体解释如下:
- `import numpy as np`:导入NumPy库,将其别名为`np`,以便在代码中更方便地使用。
- `import torch`:导入PyTorch库。
- `from torch import nn`:从PyTorch库中导入`nn`模块,该模块包含神经网络的构建块。
- `from torch.nn import functional as F`:从`nn`模块中导入`functional`模块并将其别名为`F`,该模块包含一些常用的函数,如激活函数和损失函数。
import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd
你好!这段代码看起来是在导入 PyTorch 和 NumPy 库,以及一些需要使用的模块。其中:
- `import torch` 导入 PyTorch 库
- `import torch.nn as nn` 导入 PyTorch 中的神经网络模块
- `import numpy as np` 导入 NumPy 库,并将其命名为 np
- `from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset` 导入 PyTorch 的数据加载器和数据集类型
- `import pandas as pd` 导入 Pandas 库,并将其命名为 pd
这里的代码仅仅是导入了需要使用的模块,没有具体的功能实现。如果您有任何其他问题,请随时提出。
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