写一个将onnx文件转换为engine文件的python程序
时间: 2023-04-08 10:00:37 浏览: 149
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:
```python
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
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:
```python
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:
```python
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。
如何将TRTModule模型转换为onnx模型
A:可以使用TensorRT的API将TRTModule模型转换为ONNX模型。具体步骤如下:
1. 使用TensorRT将TRTModule模型加载到内存中:
```python
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
model_file_path = "path/to/trt/model"
engine = trt.lite.Engine(free=True)
with open(model_file_path, "rb") as f:
engine.deserialize_cuda_engine(f.read())
runtime = trt.lite.CudaRuntime(cuda.Device(0))
trt_model = trt.lite.TRTEngineModule(engine, runtime)
```
2. 使用TensorRT提供的Builder类创建ONNX模型:
```python
import onnx
import onnx_graphsurgeon as gs
builder = trt.Builder(trt_logger)
network = builder.create_network()
input_tensor = network.add_input(name="input", dtype=trt.float32, shape=(-1, 3, 224, 224))
output_tensor = network.add_output(name="output", dtype=trt.float32, shape=(-1, 1000))
# 添加TRTModule模型中的层
for layer in trt_model:
network.add_layer(layer)
# 创建ONNX模型
onnx_model = gs.export_onnx(network)
onnx.checker.check_model(onnx_model)
```
3. 将ONNX模型保存到磁盘上:
```python
onnx.save(onnx_model, "path/to/onnx/model")
```
注意:在将TRTModule模型转换为ONNX模型时,需要确保TRTModule模型中使用的所有Op都可以转换为ONNX中的Op。否则,转换会失败。