tensorrt加速onnx

TensorRT是NVIDIA深度学习推理库，可以用于加速神经网络模型的推理，包括 ONNX 模型。下面是使用 TensorRT 加速 ONNX 模型的一些步骤：

1. 安装 TensorRT：可以从 NVIDIA 官网下载并安装 TensorRT 的相应版本。

2. 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎：使用 TensorRT 的 ONNX Parser 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎。这可以通过以下代码实现：

import tensorrt as trt
import onnx

# Load the ONNX model as a graph and prepare the TensorRT inference engine
onnx_model = onnx.load('model.onnx')
onnx.checker.check_model(onnx_model)
trt_engine = trt.utils.\
    onnx_to_trt_engine(onnx_model,
                       max_batch_size=1,
                       max_workspace_size=1 << 28,
                       precision_mode="FP16",
                       minimum_segment_size=2)

3. 创建 TensorRT 推理引擎：创建 TensorRT 推理引擎实例，并为其分配输入和输出张量的内存。这可以通过以下代码实现：

# Create a TensorRT inference engine
trt_logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
trt_runtime = trt.Runtime(trt_logger)
trt_context = trt_engine.create_execution_context()

# Allocate memory for inputs and outputs
input_shape = trt_engine.get_binding_shape(0)
output_shape = trt_engine.get_binding_shape(1)
input_size = trt.volume(input_shape) * trt_engine.max_batch_size * np.dtype(np.float32).itemsize
output_size = trt.volume(output_shape) * trt_engine.max_batch_size * np.dtype(np.float32).itemsize

# Allocate device memory
d_input = cuda.mem_alloc(input_size)
d_output = cuda.mem_alloc(output_size)

4. 执行推理：将输入数据复制到设备内存，执行推理，然后将输出数据从设备内存复制回主机内存。这可以通过以下代码实现：

# Copy input data to device memory
cuda.memcpy_htod(d_input, input_data)

# Execute the inference
trt_context.execute_v2(bindings=[int(d_input), int(d_output)])

# Copy output data from device memory
output_data = np.empty(output_shape, dtype=np.float32)
cuda.memcpy_dtoh(output_data, d_output)

这些步骤可以帮助你使用 TensorRT 加速 ONNX 模型的推理。