写一个将onnx文件转换为engine文件的python程序

可以回答这个问题。您可以使用TensorRT Python API中的builder和network类来实现将onnx文件转换为engine文件的功能。以下是一个简单的示例代码：

import tensorrt as trt

# 创建builder对象
builder = trt.Builder(logger)

# 创建network对象
network = builder.create_network()

# 从onnx文件中读取模型
with open('model.onnx', 'rb') as f:
    onnx_model = f.read()

# 使用builder对象将onnx模型转换为engine文件
engine = builder.build_cuda_engine(network)

# 将engine文件保存到磁盘
with open('model.engine', 'wb') as f:
    f.write(engine.serialize())

需要注意的是，这个示例代码中的logger对象需要您自己定义。另外，您需要安装TensorRT库并正确配置CUDA环境才能运行这个程序。

相关问题

使用python语言，帮我写一个完整的将.onnx权重文件转换为.trt文件的python代码

当然，下面是一个完整的Python代码示例，使用TensorRT将.onnx权重文件转换为.trt文件：

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

def convert_onnx_to_trt(onnx_file_path, trt_file_path):
    TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
    builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
    network = builder.create_network()

    parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
    with open(onnx_file_path, 'rb') as f:
        if not parser.parse(f.read()):
            for error in range(parser.num_errors):
                print(parser.get_error(error))
    
    builder.max_workspace_size = 1 << 30
    builder.max_batch_size = 1
    builder.fp16_mode = True  # Enable FP16 mode if supported

    engine = builder.build_cuda_engine(network)
    trt.save_engine_to_file(engine, trt_file_path)

    print("TensorRT engine is successfully created and saved to", trt_file_path)

if __name__ == '__main__':
    onnx_file_path = 'path/to/your_model.onnx'
    trt_file_path = 'path/to/save/your_model.trt'
    convert_onnx_to_trt(onnx_file_path, trt_file_path)

请确保你已经正确安装了TensorRT和pycuda库，并将`onnx_file_path`和`trt_file_path`替换为你的实际文件路径。此代码将加载.onnx权重文件并将其转换为.trt文件，使用FP16模式进行优化，并保存到指定的文件路径中。

python 调用tensorrt从 onnx 导出engine

好的，我可以回答这个问题。首先，需要安装TensorRT和ONNX Runtime。然后，按照以下步骤进行操作：

1. 使用ONNX将模型导出为ONNX格式。例如，使用以下命令：

import torch
import onnx
from onnxruntime.quantization import QuantType, quantize

# 加载 PyTorch 模型
model = torch.load("model.pth")

# 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
onnx_model_path = "model.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_model_path, input_names=input_names, output_names=output_names)

2. 使用TensorRT将ONNX模型转换为TensorRT引擎。例如，使用以下代码：

import tensorrt as trt
import onnx

# 加载 ONNX 模型
onnx_model_path = "model.onnx"
onnx_model = onnx.load(onnx_model_path)

# 创建 TensorRT 的构建器
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)

# 设置最大批处理大小和最大工作空间
max_batch_size = 1
max_workspace_size = 1 << 30
builder.max_batch_size = max_batch_size
builder.max_workspace_size = max_workspace_size

# 创建 TensorRT 的优化器
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = max_workspace_size
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)

# 创建 TensorRT 的网络
network = builder.create_network()

# 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 的网络
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
success = parser.parse(onnx_model.SerializeToString())
if not success:
    print("Failed to parse ONNX model.")
    exit()

# 创建 TensorRT 的引擎
engine = builder.build_cuda_engine(network)

# 将 TensorRT 引擎保存到文件
engine_path = "model.engine"
with open(engine_path, "wb") as f:
    f.write(engine.serialize())

这样就可以将ONNX模型转换为TensorRT引擎，并将其保存到文件中。