linux安装好tensorrt后python怎样调用

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Linux安装好TensorRT后Python怎样调用

TensorRT是NVIDIA推出的一个高性能推理优化器和运行时引擎，用于将深度学习模型进行加速和优化，提高推理的速度和效率。本文将介绍在Linux系统上安装好TensorRT后，如何使用Python调用TensorRT进行推理，并给出相应的代码示例。

1. 安装TensorRT

在开始之前，我们首先需要在Linux系统上安装好TensorRT。下面是在Ubuntu上安装TensorRT的步骤：

首先，我们需要下载TensorRT的安装包。可以从NVIDIA的官方网站上下载到对应版本的TensorRT安装包。
下载完成后，解压缩安装包，并执行安装脚本：
```
$ tar xzvf TensorRT-<version>.tar.gz
$ cd TensorRT-<version>
$ sudo ./install.sh
```
安装脚本会将TensorRT的库文件和头文件安装到系统目录中。
安装完成后，我们需要将TensorRT的库文件路径添加到系统的搜索路径中，以便Python能够找到相应的库文件。可以通过修改环境变量LD_LIBRARY_PATH来实现：
```
$ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/TensorRT/lib
```
确保将上述命令添加到~/.bashrc文件中，以便每次登录时都能自动设置环境变量。
最后，我们需要安装TensorRT的Python绑定库。可以使用pip命令来安装：
```
$ pip install tensorrt
```
安装完成后，我们就可以在Python中调用TensorRT进行推理了。

2. 使用TensorRT进行推理

在安装好TensorRT后，我们可以使用Python调用TensorRT进行推理。下面是一个简单的示例，演示了如何加载一个TensorRT模型，并进行推理：

import tensorrt as trt

# 加载TensorRT引擎
def load_engine():
    TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
    trt_runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)
    
    # 读取TensorRT模型文件
    with open('model.trt', 'rb') as f:
        engine_data = f.read()
        
    # 反序列化TensorRT引擎
    engine = trt_runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)
    
    return engine

# 创建TensorRT上下文
def create_context(engine):
    context = engine.create_execution_context()
    return context

# 进行推理
def inference(context, input_data):
    # 分配GPU内存
    input_buf = cuda.mem_alloc(input_data.nbytes)
    output_buf = cuda.mem_alloc(output_data.nbytes)
    
    # 将输入数据拷贝到GPU内存中
    cuda.memcpy_htod(input_buf, input_data)
    
    # 执行推理
    context.execute(bindings=[int(input_buf), int(output_buf)])
    
    # 将输出数据从GPU内存中拷贝回主机内存
    cuda.memcpy_dtoh(output_data, output_buf)
    
    return output_data

# 加载TensorRT引擎
engine = load_engine()

# 创建TensorRT上下文
context = create_context(engine)

# 读取输入数据
input_data = ...

# 进行推理
output_data = inference(context, input_data)

# 打印输出结果
print(output_data)

上述代码中，我们首先通过load_engine函数加载了一个TensorRT引擎。然后，通过create_context函数创建了一个TensorRT上下文。接下来，我们可以读取输入数据，并调用inference函数进行推理。最后，我们可以使用print语句打印输出结果。需要注意的是，实际使用时，我们需要根据具体的情况进行修改和适配。