TensorRT 怎么用-DPDK中文网

TensorRT 是 NVIDIA 开发的一款高性能推理引擎，旨在加速深度学习模型的推理过程。下面是如何使用 TensorRT 的基本步骤。

步骤 1: 安装 TensorRT

首先，你需要安装 TensorRT。TensorRT 通常与 NVIDIA GPU 驱动、CUDA 和 cuDNN 一起提供。你可以通过以下方式进行安装：

从 NVIDIA Developer 下载对应你系统和 CUDA 版本的 TensorRT。
解压并按照官方文档中的说明配置环境变量。

步骤 2: 将模型转换为 ONNX 格式

如果你的模型已经是 PyTorch 或其他框架训练好的格式，你可以将其导出为 ONNX 格式。例如，如果你有一个 YOLOv5 模型，可以使用以下命令导出：

python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1 --device 0 --include onnx

步骤 3: 使用 TensorRT 转换 ONNX 模型

一旦你得到了 ONNX 模型，可以使用 trtexec 工具来生成 TensorRT 引擎。打开终端并运行：

trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.engine

这里，model.onnx 是你的输入模型文件名，model.engine 是输出的 TensorRT 引擎文件名。

步骤 4: 在 C++ 中加载和推理

下面是一个简单的 C++ 示例代码，演示如何加载 TensorRT 引擎并进行推理：

CMakeLists.txt

确保你有适当的 CMake 文件设置以链接必要的库：

cmake_minimum_required(VERSION 3.8)
project(TensorRTExample)

find_package(CUDA REQUIRED)
find_package(TensorRT REQUIRED)

include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS} ${TENSOR_RT_INCLUDE_DIRS})
add_executable(tensorrt_example main.cpp)
target_link_libraries(tensorrt_example ${CUDA_LIBRARIES} ${TENSOR_RT_LIBRARIES})

main.cpp

下面是一个简单的代码示例，用于加载和运行推理：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <NvInfer.h>
#include <cuda_runtime_api.h>

using namespace nvinfer1;

void* loadEngine(const std::string& engineFile) {
    std::ifstream file(engineFile, std::ios::binary);
    if (!file) {
        std::cerr << "Error opening engine file." << std::endl;
        return nullptr;
    }
    
    file.seekg(0, std::ios::end);
    size_t size = file.tellg();
    file.seekg(0, std::ios::beg);

    void* modelData = malloc(size);
    if (!modelData) {
        std::cerr << "Error allocating memory for model data." << std::endl;
        return nullptr;
    }

    file.read(reinterpret_cast<char*>(modelData), size);
    file.close();

    IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger); // gLogger needs to be defined as per your logging preferences.
    
    return runtime->deserializeCudaEngine(modelData, size, nullptr);
}

int main() {
    const std::string engineFile = "model.engine";
    
    IExecutionContext* context;
    ICudaEngine* engine = static_cast<ICudaEngine*>(loadEngine(engineFile));
    
    if (engine == nullptr) {
        return -1; // Error loading engine
    }
    
    context = engine->createExecutionContext();
    
    // Allocate input and output buffers and perform inference...
    
   // Free resources after use.
   context->destroy();
   engine->destroy();

   return 0;
}