tensorrt 多输入输出 c++ gpu

TensorRT是一个高性能的深度学习推理引擎，可以加速深度学习模型的推理速度。TensorRT支持多输入输出，可以同时处理多个输入和输出。在C++中，可以使用TensorRT的API来实现多输入输出。具体步骤如下：

1. 创建TensorRT引擎

使用TensorRT API创建一个TensorRT引擎对象。可以通过指定输入和输出张量的数量和大小来定义引擎。例如，以下代码创建一个具有两个输入和一个输出的引擎：

nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(gLogger);
nvinfer1::ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(trtModelStream->data(), trtModelStream->size(), nullptr);
nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();

2. 分配GPU内存

使用CUDA API分配GPU内存来存储输入和输出数据。可以使用cudaMalloc函数来分配内存。例如，以下代码分配两个输入和一个输出的内存：

void* buffers[3];
const int inputSize1 = batchSize1 * inputChannel1 * inputHeight1 * inputWidth1 * sizeof(float);
const int inputSize2 = batchSize2 * inputChannel2 * inputHeight2 * inputWidth2 * sizeof(float);
const int outputSize = batchSize1 * outputChannel * outputHeight * outputWidth * sizeof(float);
cudaMalloc(&buffers[0], inputSize1); // Input 1
cudaMalloc(&buffers[1], inputSize2); // Input 2
cudaMalloc(&buffers[2], outputSize); // Output

3. 复制数据到GPU

将输入数据从主机内存复制到GPU内存。可以使用cudaMemcpy函数来复制数据。例如，以下代码将两个输入数据复制到GPU内存：

cudaMemcpy(buffers[0], inputData1, inputSize1, cudaMemcpyHostToDevice); // Input 1
cudaMemcpy(buffers[1], inputData2, inputSize2, cudaMemcpyHostToDevice); // Input 2

4. 执行推理

使用TensorRT API执行推理操作。可以通过调用execute函数来执行推理。例如，以下代码执行推理操作：

context->execute(batchSize1, buffers); // Execute inference

5. 将结果复制回主机内存

将输出数据从GPU内存复制到主机内存。可以使用cudaMemcpy函数来复制数据。例如，以下代码将输出数据复制回主机内存：

cudaMemcpy(outputData, buffers[2], outputSize, cudaMemcpyDeviceToHost); // Output

6. 释放GPU内存

使用CUDA API释放GPU内存。可以使用cudaFree函数来释放内存。例如，以下代码释放输入和输出数据的内存：

cudaFree(buffers[0]); // Input 1
cudaFree(buffers[1]); // Input 2
cudaFree(buffers[2]); // Output

以上是在C++中使用TensorRT API实现多输入输出的步骤。TensorRT也支持Python API，可以使用类似的方法实现多输入输出。