tensorrt 实现softmax

TensorRT 提供了一个 Softmax 层，可以直接用于实现 softmax 函数。

以下是使用 TensorRT 实现 softmax 函数的示例代码：

// 创建 TensorRT 引擎
nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(gLogger);
nvinfer1::ICudaEngine* engine = loadEngine(...);

// 创建 TensorRT 推理上下文
nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();

// 创建输入和输出缓冲区
const int batchSize = 1;
const int inputSize = ...;
const int outputSize = ...;
float* inputData = new float[batchSize * inputSize];
float* outputData = new float[batchSize * outputSize];

// 填充输入数据
...

// 执行推理
context->enqueue(batchSize, (void**)&inputData, 0, nullptr);
context->enqueue(batchSize, (void**)&outputData, 0, nullptr);

// 计算 softmax
for (int i = 0; i < batchSize; ++i) {
    float max = 0;
    for (int j = 0; j < outputSize; ++j) {
        max = std::max(max, outputData[i * outputSize + j]);
    }
    float sum = 0;
    for (int j = 0; j < outputSize; ++j) {
        outputData[i * outputSize + j] = std::exp(outputData[i * outputSize + j] - max);
        sum += outputData[i * outputSize + j];
    }
    for (int j = 0; j < outputSize; ++j) {
        outputData[i * outputSize + j] /= sum;
    }
}

// 打印输出结果
...

// 释放资源
delete[] inputData;
delete[] outputData;
context->destroy();
engine->destroy();
runtime->destroy();

在上面的代码中，我们首先创建了一个 TensorRT 引擎和推理上下文，然后创建了输入和输出缓冲区，并将输入数据填充到输入缓冲区中。接着，我们调用 `context->enqueue(...)` 函数执行推理，并得到输出结果。最后，我们计算 softmax 并打印输出结果。

注意，在计算 softmax 时，我们需要对每个输出元素分别计算 $\exp(x_i - \max(x))$，然后将它们归一化到和为 1。这是因为计算 $\exp(x_i - \max(x))$ 可以避免数值溢出，而归一化可以确保输出结果符合 softmax 函数的定义。

值得注意的是，如果您使用的是 TensorRT 7 或更高版本，则可以直接使用 TensorRT 提供的 Softmax 层，而不需要手动计算 softmax。使用 Softmax 层的示例代码如下：

// 创建 TensorRT 引擎
nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(gLogger);
nvinfer1::ICudaEngine* engine = loadEngine(...);

// 创建 TensorRT 推理上下文
nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();

// 创建输入和输出缓冲区
const int batchSize = 1;
const int inputSize = ...;
const int outputSize = ...;
float* inputData = new float[batchSize * inputSize];
float* outputData = new float[batchSize * outputSize];

// 填充输入数据
...

// 执行推理
context->enqueue(batchSize, (void**)&inputData, 0, nullptr);
context->enqueue(batchSize, (void**)&outputData, 0, nullptr);

// 打印输出结果
...

// 释放资源
delete[] inputData;
delete[] outputData;
context->destroy();
engine->destroy();
runtime->destroy();

在这个示例代码中，我们直接调用 `context->enqueue(...)` 函数执行推理，并得到输出结果，无需手动计算 softmax。这是因为 TensorRT 7 或更高版本已经内置了 Softmax 层，可以直接用于实现 softmax 函数。