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[Python知识库]TensorRT框架解析 |
简介: 官网网址: Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning TensorRT Documentation NVIDIA?TensorRT?的核心是一个C++库。 这有助于在 NVIDIA 图形处理单元 (GPU) 上进行高性能推理。 TensorRT 采用经过训练的网络,该网络由一个网络定义和一组 训练参数,并生成高度优化的运行时引擎,该引擎执行 该网络的推理。 TensorRT提供C++和Python的API,有助于实现深度学习模型。 TensorRT的整个流程包括:模型解析、引擎优化、推理 模型解析一定要在最终部署的机器或者相同的硬件配置上进行! 模型方面有两种方法: 1、以onnx格式的经过训练的模型作为输入,并用TensorRT填充网络对象 2、使用gen_wts.py存储权重,利用C++代码调用TensorRT+API构建模型结构,加载gen_wts.py产生的权重组成完整引擎 引擎优化主要完成模型转换,在模型转换时会完成前述优化过程中的层间融合,精度校准。这一步是针对特定的GPU平台和网络模型的优化过的TensorRT模型 推理首先反序列化,并创建一个runtime engine,然后可以输入数据(图片),输出检测结果。 整体流程
先写这点,之后再完善在程序上使用 |
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