python tensorrt多进程推理

Python中的TensorRT是一个用于高性能推理的库，可以通过多进程并行推理来加速模型的推理过程。

多进程推理可以利用计算机的多个核心来实现模型推理的并行化处理。在Python中，可以使用`multiprocessing`模块来创建和管理多个进程。

首先，我们需要将模型加载到TensorRT中，使用`trt.Logger()`创建一个记录器，并使用`trt.Builder()`创建一个构建器来构建推理引擎。然后，将模型转换为TensorRT网络，并使用构建器创建推理引擎。这一步仅需执行一次。

接下来，我们可以使用`multiprocessing.Process()`来创建多个进程。对于每个进程，我们可以将推理过程封装到一个函数中，并将TensorRT引擎作为参数传递给该函数。在函数内部，我们可以使用TensorRT引擎对输入数据进行推理，并返回推理结果。

在主进程中，我们可以创建多个子进程，分别调用推理函数进行推理。可以使用`process.start()`方法启动每个子进程，并使用`process.join()`等待所有子进程完成推理。每个子进程可以分配不同的输入数据进行推理，从而实现并行的模型推理过程。

多进程推理可以显著提高模型推理的速度，特别是在计算资源充足的情况下。然而，需要注意的是，多进程推理也会增加系统资源的消耗，因此在实际应用中需要根据实际情况来选择并行度和进程数量，以避免资源竞争和性能下降的问题。

相关问题

jetson python tensorrt推理

Jetson是一个基于ARM架构的嵌入式系统，它非常适合进行深度学习推理。TensorRT是一个高性能深度学习推理引擎，可以在Jetson上使用Python进行推理。

以下是一个简单的示例代码，演示如何在Jetson上使用Python进行TensorRT推理：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np

# 加载模型
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with open('model.trt', 'rb') as f:
    engine = trt.Runtime(TRT_LOGGER).deserialize_cuda_engine(f.read())

# 创建执行上下文
context = engine.create_execution_context()

# 准备输入和输出张量
input_shape = engine.get_binding_shape(0)
output_shape = engine.get_binding_shape(1)
input_dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(0))
output_dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(1))

input_data = np.ones(input_shape, dtype=input_dtype)
output_data = np.zeros(output_shape, dtype=output_dtype)

# 分配设备内存
d_input = cuda.mem_alloc(input_data.nbytes)
d_output = cuda.mem_alloc(output_data.nbytes)

# 创建流
stream = cuda.Stream()

# 执行推理
cuda.memcpy_htod_async(d_input, input_data, stream)
context.execute_async_v2(bindings=[int(d_input), int(d_output)], stream_handle=stream.handle)
cuda.memcpy_dtoh_async(output_data, d_output, stream)

# 等待推理完成
stream.synchronize()

# 输出结果
print(output_data)

以上代码中，我们首先加载了一个TensorRT引擎，然后创建了一个执行上下文。接着，我们准备了输入和输出张量，并在设备上分配了内存。然后，我们创建了一个流，并使用创建的执行上下文执行了推理，最后等待推理完成并输出了结果。

需要注意的是，以上代码仅仅是一个简单的示例，实际使用中需要根据具体的模型和数据进行相应的修改。

python 版本tensorrt CPU推理

TensorRT 支持 CPU 推理，但是需要使用 TensorRT Python API 和 TensorRT 介质库来实现。需要注意的是，CPU 推理的性能一般不如 GPU 推理，因为 CPU 的计算能力有限。不过，如果你是在低功耗设备上进行推理，或者没有可用的 GPU，那么 CPU 推理是一个很好的选择。

以下是使用 TensorRT Python API 进行 CPU 推理的基本步骤：

1. 准备模型：导出已经训练好的模型并转换成 TensorRT 支持的格式（如 ONNX 或 TensorFlow）。

2. 创建 TensorRT 引擎：通过 TensorRT Python API 创建一个 TensorRT 引擎对象，这个对象会对模型进行优化和编译，以便在 CPU 上高效地执行推理。

3. 分配内存：创建 CPU 内存作为输入和输出数据的容器。

4. 执行推理：通过 Python API 将输入数据传递给 TensorRT 引擎，并获取输出数据。

下面是一个简单的代码示例：

import tensorrt as trt
import numpy as np

# 创建 TensorRT 引擎
engine_file_path = "/path/to/trt/engine/file"
trt_logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with open(engine_file_path, "rb") as f, trt.Runtime(trt_logger) as runtime:
    engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

# 分配内存
input_shape = (1, 3, 224, 224)
output_shape = (1, 1000)
input_data = np.random.rand(*input_shape).astype(np.float32)
output_data = np.empty(output_shape, dtype=np.float32)
bindings = [None, input_data, output_data]
inputs, outputs, bindings = [], [], []
for binding in engine:
    if engine.binding_is_input(binding):
        inputs.append(binding)
        bindings.append(input_data)
    else:
        outputs.append(binding)
        bindings.append(output_data)

# 执行推理
with engine.create_execution_context() as context:
    context.execute_v2(bindings=bindings)

# 输出结果
print(output_data)