python端调用tensorrt

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mob649e815ecee0 2024-06-03 03:46:49 ©著作权

文章标签 Python 加载 python 文章分类 Python 后端开发

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Python调用TensorRT实现加速推理

TensorRT是英伟达推出的用于深度学习推理加速的库，可以将训练好的深度学习模型优化并部署到GPU上进行高效的推理。在使用TensorRT进行推理加速时，通常需要先将模型转换为TensorRT格式，然后通过C++或Python端调用TensorRT进行推理。本文将重点介绍如何通过Python端调用TensorRT实现加速推理。

安装TensorRT

首先需要安装TensorRT库，可以通过以下命令进行安装：

pip install tensorrt

安装完成后，可以使用以下代码导入TensorRT库：

import tensorrt as trt

加载TensorRT模型

在Python端调用TensorRT进行推理时，需要加载已经优化好的TensorRT模型。以下是一个加载TensorRT引擎并进行推理的示例代码：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np

# 加载TensorRT引擎
with open("model.engine", "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
    engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

# 分配GPU内存
d_input = cuda.mem_alloc(input_size * np.dtype(np.float32).itemsize)
d_output = cuda.mem_alloc(output_size * np.dtype(np.float32).itemsize)

# 创建执行上下文
context = engine.create_execution_context()

# 将输入数据传输到GPU内存
cuda.memcpy_htod(d_input, input_data)

# 执行推理
context.execute(1, [int(d_input), int(d_output)])

# 将输出数据从GPU内存中拷贝出来
output_data = np.empty(output_size, dtype=np.float32)
cuda.memcpy_dtoh(output_data, d_output)

性能优化

在调用TensorRT进行推理时，可以通过调整TensorRT引擎的参数来优化推理性能，如设置批量大小、优化算法等。以下是一个设置引擎参数的示例代码：

builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 30
config.max_batch_size = 1
config.flags = 1 << int(trt.BuilderFlag.FP16)