c++tensorrt选择显卡
时间: 2024-08-17 15:02:47 浏览: 23
NVIDIA TensorRT是一个用于优化深度学习推理性能的高性能计算库,它专为CUDA架构设计,特别是针对NVIDIA GPU。要让TensorRT利用特定显卡,你需要按照以下步骤操作:
1. **确认兼容性**:确保你的GPU支持CUDA和cuDNN(NVIDIA的深度学习运行时)。查看NVIDIA官网的最新支持列表。
2. **安装CUDA**:首先需要安装对应CUDA版本,通常TensorRT会依赖于最新的CUDA版本。下载并安装CUDA Toolkit。
3. **设置环境变量**:配置系统环境变量,包括CUDA路径、cuDNN路径等,以便编译器能找到它们。
4. **安装TensorRT**:从NVIDIA开发者中心下载TensorRT SDK,并按照说明安装。安装过程中,记得选择合适的CUDA和cuDNN版本。
5. **检查版本**:安装完成后,可以验证TensorRT是否成功安装并在命令行中运行`nvidia-smi trtexec`来测试。
6. **选择运行时设备**:在代码中通过`TRT.Runtime.builder().setDevice()`函数指定使用哪种GPU,比如`TRT.TensorrtRuntime(TRT_device.kGPU)`, `kGPU`表示使用GPU。
相关问题
c++tensorrt
TensorRT是由NVIDIA开发的一个高性能深度学习推理引擎。它通过使用高度优化的网络层和计算图的表示形式,将深度学习模型(尤其是使用TensorFlow或Caffe框架训练的模型)转换为高效的图形处理器(GPU)上的推理模型。
TensorRT主要有三个关键的优势。
首先,TensorRT可以通过在推理过程中降低延迟和提高吞吐量来加速深度学习模型的推理速度。它使用自动优化技术来识别推理图中的重复计算,并将它们转换成高效的计算操作,从而减少了计算时间。
其次,TensorRT具有高度可扩展性和灵活性。它支持多个网络层类型和数据类型,包括卷积、池化、批归一化等,并且可以针对不同的GPU架构进行自适应优化,以最大程度地利用硬件资源。
最后,TensorRT提供了一套易于使用的API和工具,使得将深度学习模型部署到生产环境变得更加简单。它可以与常见的深度学习框架集成,提供了用于加载和优化模型的API,并提供了用于分析和调试模型性能的工具。
总之,TensorRT是一个过硬的深度学习推理引擎,它通过优化推理图和硬件资源的使用,大大加速了深度学习模型的推理速度,并提供了强大的可扩展性和易用性,方便在生产环境中部署和优化模型。
C++ tensorrt部署
C++ TensorRT 是 NVIDIA 推出的用于高性能深度学习推理的库,可以在 GPU 上加速模型推理。TensorRT 支持多种深度学习框架,包括 TensorFlow、Caffe、PyTorch 等。TensorRT 的部署流程大致如下:
1. 使用深度学习框架训练模型,并将模型保存为 ONNX 或 TensorFlow 格式。
2. 使用 TensorRT 的 API 加载模型,并进行优化。
3. 将优化后的模型部署到 GPU 上进行推理。
以下是一个简单的 C++ TensorRT 部署示例:
```c++
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include "NvInfer.h"
#include "NvOnnxParser.h"
#include "NvInferRuntimeCommon.h"
using namespace nvinfer1;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
// 1. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 2. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 3. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 4. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 5. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger); INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 6. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 7. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 8. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 9. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 10. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 11. 创建 TensorRT 的 builder 和 network 对象
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
// 释放资源
parser->destroy();
engine->destroy();
context->destroy();
inputTensor->destroy();
outputTensor->destroy();
stream->destroy();
runtime->destroy();
return 0;
}
```
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