onnxruntime tensorrt

TensorRT 是 NVIDIA 的一个高性能深度学习推理引擎，可以在 NVIDIA GPU 上加速深度学习推理。而 ONNX 是一种跨平台、开放的深度学习模型表示格式，可以在不同的深度学习框架之间灵活转换模型。 TensorRT 提供了一个 ONNX Parser，可以将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式。这样，您就可以在 TensorRT 中加载 ONNX 模型，并在 NVIDIA GPU 上进行加速推理。以下是将 ONNX 模型转换为 TensorRT 的一些步骤： 1. 安装 TensorRT 和 ONNX Runtime 在使用 ONNX Parser 之前，需要先安装 TensorRT 和 ONNX Runtime。可以从 NVIDIA 官网下载 TensorRT，也可以通过 pip 安装 ONNX Runtime。 2. 将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式 使用 TensorRT 的 ONNX Parser，可以将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式。这个过程可以通过以下 Python 代码实现： ```python import tensorrt as trt import onnx # Load the ONNX model onnx_model = onnx.load("model.onnx") # Create a TensorRT builder builder = trt.Builder(TRT_LOGGER) # Create a TensorRT network from the ONNX model network = builder.create_network() parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) parser.parse(onnx_model.SerializeToString()) # Build an engine from the TensorRT network engine = builder.build_cuda_engine(network) ``` 在这个过程中，首先使用 ONNX 的 Python API 加载 ONNX 模型。然后，使用 TensorRT 的 Python API 创建一个 TensorRT builder 和一个 TensorRT network。接下来，使用 TensorRT 的 ONNX Parser 将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式，并将其添加到 TensorRT network 中。最后，使用 TensorRT builder 构建一个 TensorRT 引擎。 3. 运行 TensorRT 引擎 构建完 TensorRT 引擎后，可以使用以下代码来运行 TensorRT 推理： ```python import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import numpy as np # Load the engine with open("engine.plan", "rb") as f: engine_data = f.read() engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data) # Allocate input and output buffers on the GPU input_bindings = [] output_bindings = [] stream = cuda.Stream() for binding in engine: size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding)) if engine.binding_is_input(binding): input_bindings.append(cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize)) else: output_bindings.append(cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize)) # Load input data to the GPU input buffer input_data = np.random.randn(batch_size, input_size) cuda.memcpy_htod(input_bindings[0], input_data.flatten().astype(np.float32)) # Run inference context = engine.create_execution_context() context.execute_async_v2(bindings=input_bindings + output_bindings, stream_handle=stream.handle) cuda.streams.synchronize() # Get the output data from the GPU output buffer output_data = np.empty((batch_size, output_size), dtype=np.float32) cuda.memcpy_dtoh(output_data.flatten(), output_bindings[0]) ``` 在这个过程中，首先使用 TensorRT 的 Python API 加载 TensorRT 引擎。然后，使用 PyCUDA 分配输入和输出缓冲区，并将输入数据从主机（CPU）传输到设备（GPU）。接下来，使用 TensorRT 的 Python API 创建一个 TensorRT 执行上下文，并在 GPU 上异步执行 TensorRT 推理。最后，使用 PyCUDA 将输出数据从设备（GPU）传输到主机（CPU）。 这就是将 ONNX 模型转换为 TensorRT 的一些步骤。由于 ONNX Parser 是 TensorRT 的一部分，因此可以使用 TensorRT 的 Python API 轻松地将 ONNX 模型转换为 TensorRT。

您好！关于将ONNX转换为TensorRT，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保您已经安装了TensorRT和ONNX Runtime。您可以从NVIDIA官方网站下载和安装TensorRT，并使用pip安装ONNX Runtime。 2. 导出ONNX模型。如果您已经有一个ONNX模型，可以跳过这一步。如果没有，您可以使用ONNX的Python API将模型导出为ONNX格式。例如，对于PyTorch模型，您可以使用torch.onnx.export函数导出模型。 3. 使用TensorRT进行优化和推理。TensorRT提供了一个Python API，使您能够加载和优化ONNX模型。您可以使用trt.Builder创建一个TensorRT引擎，并通过添加输入和输出张量来定义网络结构。然后，您可以使用trt.ICudaEngine将构建的引擎序列化为文件。 4. 加载和推理。一旦引擎被构建和序列化，您可以使用TensorRT的C++或Python API加载它，并在推理时使用。您需要提供输入数据，并获取输出结果。 这些是将ONNX转换为TensorRT的一般步骤。具体的实现细节可能会因您使用的框架和工具而有所不同。您可以在TensorRT的官方文档和示例中找到更详细的信息和示例代码。 希望这些信息能对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。