如何用trtexec工具来加载和运行引擎文件

trtexec是TensorRT提供的用于加载和运行TensorRT引擎文件的命令行工具，您可以按照以下步骤使用trtexec来验证您的引擎文件是否有效：

1.安装TensorRT并设置环境变量，确保trtexec可执行文件在您的PATH中。

2.使用以下命令行参数运行trtexec：

trtexec --loadEngine=<path/to/your/engine_file> 

其中，`<path/to/your/engine_file>`是您的TensorRT引擎文件的路径。

3.如果您的引擎文件有效，trtexec将输出引擎文件的详细信息，包括输入和输出张量的名称、形状和数据类型等信息。

4.您可以使用`--shapes`和`--dynamic`选项来指定输入张量的形状和批量大小，以测试不同的输入大小和批量大小。

5.您还可以使用`--fp16`或`--int8`选项来测试FP16或INT8精度推理。

6.如果您的引擎文件无效，则会输出有关错误的详细信息。

通过使用trtexec命令行工具，您可以验证您的引擎文件是否有效，并进行一些基本的推理测试。如果您的引擎文件无效，则可能需要重新序列化或调试代码。

相关问题

trtexec ubantu

### 回答1：
trtexec是英伟达TensorRT SDK提供的可执行命令，用于在推理时加载和执行TensorRT引擎。

TensorRT是英伟达公司专门针对深度学习推理而开发的库，通过优化网络模型，实现高效的计算。trtexec工具可以用来验证和测试定制的TensorRT引擎，同时它也提供了一些基本的推理功能，能够接收输入和输出，将模型推理结果输出到文件或控制台上。

对于Ubuntu用户，可以在安装完成TensorRT SDK后直接使用trtexec工具。使用方法是在命令行中输入“trtexec”加上命令参数。如：

trtexec --onnx=model.onnx --explicitBatch --maxBatch=64

这个命令表示使用模型为model.onnx的ONNX格式的网络模型文件进行推理，设置显式Batch模式，最大批次为64。

总之，trtexec是一款非常实用的命令行工具，可以帮助深度学习实践者快速验证和测试其TensorRT引擎以及进行推理操作。

### 回答2：
Trtexec是一个用于TensorRT推理的命令行工具。Linux平台的TensorRT库自v4.0版本开始提供了该工具。在Ubuntu系统中，用户可以通过安装TensorRT库并在终端中执行trtexec命令来进行模型推理。

trtexec具有在基于文件的方式下执行TensorRT推理的能力，用户可以通过在终端中输入命令来指定相应的输入和输出流、推理批大小、数据类型等参数，并指定用于推理的TensorRT引擎文件、输入数据文件和输出数据文件。trtexec还支持能力分析和异步推理等不同的选项。

在实践中，trtexec是一个非常常用的TensorRT推理工具，它不仅提供了对TensorRT模型性能的实时评估和优化，还可以作为TensorRT部署的核心组件之一，为用户提供高效的模型部署和调试解决方案。

### 回答3：
trtexec是nvidia TensorRT中提供的一个可执行文件，它可以在命令行中使用。TensorRT是一种高性能的深度学习推理引擎，可以在NVIDIA GPU上进行高效地推理。这个命令是在Ubuntu操作系统上使用trtexec时需要输入的命令。

trtexec在Ubuntu上的使用需要一定的配置和准备工作。首先，需要安装NVIDIA CUDA和cuDNN，这些是TensorRT的前置依赖项。其次，需要在系统环境变量中添加TensorRT的安装目录，以便trtexec程序能够访问到TensorRT库。

在做完以上准备工作后，可以使用以下命令运行trtexec：

$ ./trtexec --uff=<path_to_uff> --uffInput=<input_node_name>,<input_shape> --output=<output_node_name> --batch=<batch_size> --useDLACore=<Dla_core_id>

其中：

- --uff：指定需要转换为TensorRT模型的UFF文件的路径；
- --uffInput：指定UFF模型的输入节点名称和形状；
- --output：指定TensorRT输出节点的名称；
- --batch：指定批处理大小；
- --useDLACore：在支持DLA的NVIDIA SoC上，可以使用该选项将TensorRT计算卸载到DLA核心上，以加速推理。

使用trtexec可以快速验证TensorRT模型的正确性，并在GPU上进行高效的推理，适用于各种深度学习应用场景。需要注意的是，在使用trtexec时需要仔细检查输入输出节点的名称和形状，以确保模型转换和推理的正确性。

'trtexec' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序

您好！您遇到的错误提示 "'trtexec' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序" 是因为系统无法找到或识别名为 "trtexec" 的命令或可执行文件。

trtexec 是 NVIDIA TensorRT 的命令行工具，用于执行和测试 TensorRT 模型。要解决此问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确保您已正确安装了 NVIDIA TensorRT。您可以从 NVIDIA 官方网站下载并按照指南进行安装。

2. 检查您的环境变量设置。确保将 TensorRT 安装路径添加到系统的 PATH 环境变量中。这样系统才能找到 trtexec 命令。

3. 如果您已经安装了 TensorRT，但仍然无法找到 trtexec 命令，可能是由于安装路径没有正确添加到 PATH 环境变量中。您可以手动添加 TensorRT 的安装路径到 PATH 环境变量中，或者在命令行中使用完整的路径来运行 trtexec。

希望这些步骤能帮助您解决问题！如果您有任何其他问题，请随时提问。