tensorrt,数据类型和布局
时间: 2023-08-05 14:01:12 浏览: 42
TensorRT是英伟达(NVIDIA)推出的一个用于高效部署深度学习模型的推理引擎。它可以针对深度学习模型进行优化和加速,以在嵌入式设备和数据中心等环境中实现快速的推理性能。
在TensorRT中,数据类型指的是输入和输出数据在计算过程中的数值类型。常见的数据类型包括浮点型(float)、半精度浮点型(half)、整型等。TensorRT支持多种数据类型,用户可以根据模型和硬件等需求选择合适的数据类型。
另外,TensorRT还支持多种数据布局。数据布局指的是张量在内存中的存储方式。常见的数据布局有行优先(row-major)和列优先(column-major)两种。TensorRT通过使用不同的数据布局来优化存储和计算效率。例如,在卷积操作中,TensorRT可以根据数据布局选择合适的卷积算法,以提高计算性能。
总的来说,TensorRT通过优化深度学习模型的推理过程,包括数据类型和数据布局的选择,实现了高效、快速的模型推理。这使得深度学习模型能够在嵌入式设备等资源受限的环境中实现高性能的部署应用。
相关问题
处理TensorRT输出数据
在使用TensorRT进行深度学习推理时,可以通过以下步骤处理TensorRT输出数据:
1. 获取TensorRT引擎的输出张量。通常可以通过以下代码获取:
```
void* buffers[engine.getNbBindings()];
for (int i = 0; i < engine.getNbBindings(); i++) {
if (engine.bindingIsInput(i)) {
buffers[i] = malloc(batchSize * inputSize * sizeof(float));
} else {
buffers[i] = malloc(batchSize * outputSize * sizeof(float));
}
}
engineContext->executeV2(buffers);
float* output = reinterpret_cast<float*>(buffers[outputIndex]);
```
其中,`outputIndex`是TensorRT引擎输出张量的索引,`outputSize`是输出张量的大小。
2. 对输出张量进行后处理。具体的后处理方法取决于模型的任务和输出类型。以下是一些常见的后处理方法示例:
- 分类任务:通常需要对输出进行softmax归一化,并选择最大的概率作为预测结果。示例代码:
```
float *probs = new float[numClasses];
softmax(output, probs, numClasses);
int maxIndex = 0;
for (int i = 1; i < numClasses; i++) {
if (probs[i] > probs[maxIndex]) {
maxIndex = i;
}
}
delete[] probs;
```
- 目标检测任务:通常需要对输出进行解码,得到检测框的位置和类别信息。示例代码:
```
float* detectionOut = new float[detectionOutputSize];
cudaMemcpy(detectionOut, output, detectionOutputSize * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
// 解码检测框
for (int i = 0; i < numDetections; ++i)
{
float* det = detectionOut + i * detectionOutputSizePerClass;
// 计算检测框的位置
float centerX = det[0] * inputW;
float centerY = det[1] * inputH;
float width = det[2] * inputW;
float height = det[3] * inputH;
// 计算检测框的类别
int classId = static_cast<int>(det[5]);
float score = det[4];
// ...
}
delete[] detectionOut;
```
- 语音识别任务:通常需要对输出进行解码,得到识别结果。示例代码:
```
float* outputHost = new float[outputSize];
cudaMemcpy(outputHost, output, outputSize * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
// 解码识别结果
std::vector<int> result;
for (int i = 0; i < outputSize; i++) {
int index = std::max_element(outputHost + i * numClasses, outputHost + (i+1) * numClasses) - outputHost;
result.push_back(index);
}
delete[] outputHost;
```
以上是一些常见的TensorRT输出后处理方法示例。具体的方法取决于模型的任务和输出类型,需要根据实际情况进行调整。
python处理TensorRT输出数据
在Python中处理TensorRT输出数据,可以使用TensorRT Python API中的`bindings`模块。具体步骤如下:
1. 导入TensorRT Python API模块:
```python
import tensorrt as trt
```
2. 创建`bindings`模块中的`TensorRT`类的实例:
```python
tensorrt = trt.TensorRT()
```
3. 加载TensorRT引擎:
```python
engine = tensorrt.load_engine(engine_path)
```
其中,`engine_path`是TensorRT引擎文件的路径。
4. 创建TensorRT的执行上下文:
```python
context = engine.create_execution_context()
```
5. 分配输入和输出的Tensor缓冲区:
```python
input_tensor = np.zeros((batch_size, input_size), dtype=np.float32)
output_tensor = np.zeros((batch_size, output_size), dtype=np.float32)
```
其中,`batch_size`是输入数据的批次大小,`input_size`是输入Tensor的大小,`output_size`是输出Tensor的大小。
6. 将输入数据复制到输入Tensor缓冲区:
```python
np.copyto(input_tensor, input_data)
```
其中,`input_data`是待处理的输入数据。
7. 创建输入Tensor:
```python
input_shape = (batch_size, input_size)
input_binding = engine.get_binding_index('input')
input_tensor = context.allocate_input(input_binding, shape=input_shape)
```
8. 将输入数据复制到输入Tensor:
```python
np.copyto(input_tensor.host, input_data.ravel())
```
9. 运行TensorRT引擎:
```python
output_binding = engine.get_binding_index('output')
output_tensor = context.execute_v2(bindings=[input_tensor.device_buffer, output_tensor.device_buffer])
```
10. 将输出Tensor数据复制到输出缓冲区:
```python
np.copyto(output_data, output_tensor.host)
```
其中,`output_data`是处理后的输出数据。
以上是处理TensorRT输出数据的基本步骤,具体实现还需要根据实际情况进行调整。