具体讲讲onnx加tensorrt的部署流程是什么?
时间: 2024-01-08 16:02:16 浏览: 27
ONNX是一种开放的深度学习模型格式,而TensorRT是NVIDIA推出的用于高性能推理的深度学习推理引擎。将ONNX模型转换为TensorRT引擎可以提高模型的推理效率,从而实现更快的推理速度和更低的延迟。
以下是将ONNX模型转换为TensorRT引擎的典型流程:
1. 安装必要的软件和库。包括CUDA、CuDNN、TensorRT等。
2. 将ONNX模型转换为TensorRT可识别的格式。可以使用TensorRT提供的Python API或C++ API进行转换。在Python中,可以使用`trt.create_infer_builder()`函数创建一个InferBuilder对象,然后使用`builder.create_network()`函数创建一个Network对象,从而将ONNX模型加载到TensorRT中。
3. 配置TensorRT引擎。可以通过设置网络结构、推理批量大小、推理精度等参数来优化引擎性能。
4. 编译TensorRT引擎。可以使用`builder.build_cuda_engine(network)`函数将TensorRT引擎编译为可执行文件。
5. 运行TensorRT引擎。在运行时,可以将输入数据提供给TensorRT引擎,并获取输出数据。
需要注意的是,TensorRT引擎的配置和编译过程是需要一定的经验和技能的,需要根据具体的模型和应用场景进行优化。因此,在进行ONNX和TensorRT的部署时,最好有相关的经验和知识支持。
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onnx 使用tensorrt
ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个开放的深度学习模型交换格式,它可以让不同的深度学习框架之间进行模型的转换和共享。TensorRT是NVIDIA推出的用于高性能深度学习推理的库。在使用ONNX和TensorRT时,可以将ONNX模型转换为TensorRT的可优化表示,并通过TensorRT进行快速推理。
下面是使用ONNX和TensorRT进行推理的一般过程:
1. 首先,使用所选的深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等)训练模型,并将其导出为ONNX格式。
2. 使用TensorRT提供的API加载ONNX模型,并创建一个TensorRT引擎。
3. 通过配置TensorRT引擎的优化参数,如批处理大小、数据类型等。
4. 将输入数据提供给TensorRT引擎,进行推理计算。
5. 获取输出结果并进行后处理。
这样,您就可以利用TensorRT的优化能力来加速深度学习模型的推理过程。同时,ONNX作为一个通用的模型交换格式,使得模型在不同框架之间的转换和共享更加便捷。
ONNX protobuf tensorrt
回答: ONNX是一种开放的深度学习模型交换格式,允许在不同的深度学习框架之间共享和使用模型。它使用了Google的Protocol Buffers作为序列化和反序列化的工具。TensorRT是NVIDIA推出的高性能深度学习推理框架,可以优化和加速深度学习模型的推理过程。它支持使用ONNX模型进行推理,并提供了ONNX-TensorRT插件来实现这个功能。要安装ONNX-TensorRT,你需要先安装TensorRT,并且确保版本匹配。你还需要安装pycuda作为依赖。你可以从官方地址下载适合你的系统和CUDA版本的TensorRT安装包,然后解压缩并设置环境变量。最后,你可以使用pip安装TensorRT的Python支持,选择适合你的Python版本的whl文件进行安装。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [安装TensorRT及ONNX_tensorrt](https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/119612944)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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