实现"tensorRT python api调用"流程及代码示例
步骤：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 安装TensorRT |
| 2 | 准备模型和权重文件 |
| 3 | 加载模型和权重 |
| 4 | 创建推理引擎 |
| 5 | 执行推理 |
操作步骤及代码示例：
步骤1：安装TensorRT
首先，你需要安装TensorRT库，可以通过以下命令来安装：
pip install tensorrt
步骤2：准备模型和权重文件
确保你有一个TensorRT支持的模型文件（如caffe或onnx格式）以及相应的权重文件。
步骤3：加载模型和权重
使用TensorRT的Builder类加载模型和权重文件，并设置相应的参数：
import tensorrt as trt
G_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
builder = trt.Builder(G_LOGGER)
network = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(network, G_LOGGER)
with open("model.onnx", 'rb') as model:
parser.parse(model.read())
步骤4：创建推理引擎
使用Builder类创建推理引擎并设置相关参数：
config = builder.create_builder_config()
engine = builder.build_engine(network, config)
步骤5：执行推理
最后，使用创建好的推理引擎进行推理操作：
runtime = trt.Runtime(G_LOGGER)
context = engine.create_execution_context()
input_shape = (1, 3, 224, 224)
input_data = np.random.random(input_shape).astype(np.float32)
output = np.empty(1000, dtype=np.float32)
context.execute_v2(inputs={"input": input_data, "output": output})
代码说明：
- 步骤3中的代码是使用OnnxParser类加载模型文件并解析。
- 步骤4中的代码是使用Builder类创建推理引擎和配置参数。
- 步骤5中的代码是使用Runtime类创建执行环境，执行推理操作并获取输出结果。
sequenceDiagram
participant 小白
participant 经验丰富的开发者
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经验丰富的开发者->>小白: 准备模型和权重文件
经验丰富的开发者->>小白: 加载模型和权重
经验丰富的开发者->>小白: 创建推理引擎
经验丰富的开发者->>小白: 执行推理
小白->>经验丰富的开发者: 学习并完成实现
通过以上步骤和代码示例，你可以成功实现TensorRT Python API的调用。祝学习顺利！
