TensorRT动态输入尺寸下的自定义op巨坑

最新推荐文章于 2025-09-06 07:19:26 发布
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#python #tensorflow #深度学习

首先，关于自定义插件基本问题，这里我就不再赘述了
如何写一个插件：参考此处
如何在python 或 C++中使用自定义插件：参考此处

自定义op需要编写：getOutputDimensions，我们会根据inputs来推断output dimensions，如：

nvinfer1::DimsExprs DReflectPadPlugin::getOutputDimensions(int outputIndex, const nvinfer1::DimsExprs *inputs, int nbInputs, nvinfer1::IExprBuilder &exprBuilder) {
   
   
    nvinfer1::DimsExprs output(inputs[0])
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极智AI | 讲解 TensorRT 怎么实现 torch.select 层
极智视界
07-01 944
大家好，我是极智视界，本文讲解一下 TensorRT 实现 torch.select 层。
深度学习开发环境-TensorRT (环境配置看这个)
周陽讀書
01-30 1607
1.什么是TensorRTTensor是一个有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上高性能推理c++库。它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作，专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。如今现有的一些训练框架（例如TensorFlow）已经集成了TensorRT，因此可以将其用于加速框架中的推理。
NVIDIA TensorRT的上下文中打印模型的结构
い天然呆的博客
04-23 627
这两个函数是用C++语言编写的，并且用于NVIDIA TensorRT的上下文中。TensorRT是一个用于高性能深度学习推断的库。这两个函数都是关于打印网络层和张量的维度信息的调试辅助函数，它们可以帮助开发者理解模型的结构。
TensorRT ONNX动态轴支持：处理可变输入尺寸
最新发布
gitblog_00783的博客
09-06 647
在深度学习部署中，固定输入尺寸的模型往往无法满足实际应用需求。例如，目标检测模型需要处理不同分辨率的图像，自然语言处理模型需要应对可变长度的文本序列。NVIDIA® TensorRT™（张量运行时）通过优化配置文件（Optimization Profile）和ONNX动态轴定义，提供了完整的动态形状支持方案，解决了这一痛点。本文将系统讲解TensorRT如何处理ONNX模型中的动态输入尺寸，从原理...
tensorRT trtexec命令常用参数
洪流之源
05-23 4040
trtexec参数
TensorRT动态尺寸输入
Tsuinosora
09-19 6822
TensorRT动态尺寸输入 首先可以看一下官方TensorRT文档里的对限制性的一些描述以及一些Profile的一些描述 在目前7.0的文档里TensorRT是支持动态输入的，这个章节里面还是有不少东西可以看看的，明确的给了API怎么用，Profile该怎么写。 Dynamic shapes are the ability to defer specifying some or all tensor dimensions until runtime. Dynamic shapes can be use
TensorRt（5）动态尺寸输入的分割模型测试
热爱生活，忠于自己
01-10 1752
这里主要说明使用TensorRT进行加载编译优化后的模型engine进行推理测试，与前面进行目标识别、目标分类的模型的网络输入是固定大小不同，导致输入维度不能直接获取需要自己手动调整的问题。
关于Phpstorm+xdebug断点调试踩过的巨坑（不显示自定义变量）
diandian1121的博客
03-05 3106
写给不愿看以下文字的同学：巨坑就是尝试更换你的phpstorm版本！！！！ 先说一下自己的经历，也是因为调试的需要，所以要用到断点调试，关于如何设置，这个想必不用多说，网山一搜一大堆的攻略，有些网友说这些攻略坑巨多，经过自己的亲生体验，只能说不怪这些攻略教程，确实是坑本身就太多 T_T，接下来我把自己踩过的坑做一个记录，也希望能帮助到同样遇到问题的同学。 配置过程 这个不用多少，网上的攻略已经很详...
SSM下Shiro的自定义JWT实现
u011478348的博客
01-31 1223
SSM下Shiro的自定义JWT实现 前言 随着大部分的验证改为Token验证方式，那能否改写Shiro的验证方式，实现自己定义的角色授权和请求拦截呢？ JWT实现产生和使用方式见上一篇 以下内容基于自己搭的SSM实现，不同方式搭建的可能有些不一样，提供思路用 1.配置Shiro 这里由于要实现自己的验证方式，和平时的配置有点不一样 按照惯例，导入Maven依赖 <!--shiro与jwt权...
linux vector 头文件,【C++】linux下头文件io.h的巨坑
05-23
对于 Linux 平台，头文件 `<vector>` 包含了 C++ STL ...总结来说，头文件 `<vector>` 在 Linux 平台下的使用与在其他平台下的使用基本一致，唯一需要注意的是编译时需要链接 C++ 标准库，并且使用 C++11 及以上版本。
python中的rt_tensorRT动态输入（python）
weixin_39911567的博客
12-10 2193
关于tensorRT动态输入的例子大多数都是c++版本的，python版本的较少，这里简单总结下python处理tensorRT动态输入时，遇到的一些问题及解决方案。这里的动态输入是指batch，width，height等不固定大小的输入。对于目标检测等问题，如果将图像压缩到指定长度和宽度，一般会损失一些性能，一般情况下是压缩较小的边到一定数值(例如608，416等)，另一条边按照比例进行压缩，这...
mmdetection-to-tensorrt:将mmdetection模型转换为tensorrt，支持fp16，int8，批输入，动态形状等
03-19
MMDet到张量 该项目旨在将mmdetection模型转换为tensorrt模型end2end。现在专注于对象检测。面膜的支持是实验性的。 支持： fp16 int8（实验） 批量输入 动态输入形状 不同模块的组合 深度支持 欢迎提供任何建议，错误报告和建议。 执照 该项目是根据。 要求 mmdet> = 2.3.0 重要的！ 设置环境变量（在〜/ .bashrc中）： export AMIRSTAN_LIBRARY_PATH= ${amirstan_plugin_root} /build/lib 安装 主持人 git clone https://github.com/grimoire/mmdetection-to-tensorrt.git cd mmdetection-to-tensorrt python setup.py develop 码头工人 构建docker镜像（注意Te
TensorRT 7 动态输入和输出
我是一个菜鸟，虚心学习的菜鸟。
03-18 6012
这几天折腾了使用TensorRT加速一个BERT模型，在动态输入和输出这一块费了不少的劲，现在把这一块记录下来，算是自己的一点经验吧。。 我的环境： torch = 1.5.0 tensorrt =7.0.0.11 我的思路是： （1）Torch模型转onnx （2）Onnx转TensorRT engine文件 （3）TensorRT加载engine文件并实现推理 一、Torch模型转onnx def torch_2_onnx(model, MODEL_ONNX_PATH ): .
【TensorRT】TensorRT C# API 项目更新 (1)：支持动态Bath输入模型推理（下篇）
grape_yan的博客
04-10 1658
开发了TensorRT C# API 2.0版本，该版本在开发时充分考虑了上一版本应用时出现的问题，并进行了改进。为了更加方便开发者使用，在本次更新中增加了对动态输入模型的支持，将在本技术文中详细介绍本次更新内容以及应用案例。
tensorrt动态输入分辨率尺寸
jacke121的专栏
03-27 4322
本文只有 tensorrt python部分涉动态分辨率设置，没有c++的。 目录 pytorch转onnx： onnx转tensorrt： python tensorrt推理： 知乎博客也可以参考： tensorrt动态输入（Dynamic shapes） - 知乎 记录此贴的原因有两个：1.肯定也有很多人需要 。2.就我搜索的帖子没一个讲的明明白白的，官方文档也不利索，需要连蒙带猜。话不多少，直接上代码。 以pytorch转onnx转tensorrt为例，动态shape是图像的长..
onnxruntime和tensorrt动态输入推理
taifyang的博客
08-06 1270
导出下面的onnx模型：可以看到，该模型的输入batch以及宽高都是动态的。
TensorRT笔记八（动态推理）
nanjono的博客
05-03 955
注： 若onnx文件，则onnx文件打开后应该看到动态或-1 模型中若存在reshape类操作，reshape参数必须随动态进行计算（大部分时候这有问题） 除非全卷积网络，大部分时候只需要为batch_size维度设置为动态，其他维度避免设置动态 2.配置profile create: set: 设置, , 的一系列输入尺寸范围 add:添加profile到网络配置中 二、推理阶段 明确当前推理时，使用的数据输入大小
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然而，有些用户认为TDengine存在许多问题，因此将其称为"巨坑"。以下是一些可能导致用户这样形容TDengine的问题： 首先，TDengine在与其他数据库集成时可能存在兼容性问题。由于其独特的架构和设计理念，一些已有的...
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