TensorRT错误提示getPluginCreator could not find plugin 【找不到的op名称】 version 1的解决方案

报错提示

getPluginCreator could not find plugin 【找不到的OP名称】 version 1

环境

TensorRT 7.2.3.4

原因

对应op放到了插件库,需加载插件库

Python版本解决方案

import tensorrt as trt
# 在反序列化前加上,trt_runtime.deserialize_cuda_engine(engine)
trt.init_libnvinfer_plugins(None, "")

C++版本解决方案

#include "NvInferPlugin.h"
// 在deserializeCudaEngine()前加上
bool didInitPlugins = initLibNvInferPlugins(nullptr, "");

同时还需要链接nvinfer_plugin.lib

<think>嗯,用户遇到了ONNX动态输入模型转换到TensorRT失败的问题。我需要先理解ONNX和TensorRT的关系。根据引用[1],ONNX-TensorRT项目主要是为了给ONNX模型提供TensorRT的支持,而TensorRT是NVIDIA的推理库,用来加速模型。动态输入可能是指输入形状不固定,这在处理不同尺寸的输入时很常见,比如图像或文本处理。 用户的问题可能出在动态维度上。TensorRT在转换时需要明确的形状信息,而动态输入可能会导致转换失败。引用[2]提到使用trtexec工具进行转换,但可能需要额外的参数来指定动态维度。例如,用--minShapes、--optShapes和--maxShapes来定义输入的最小、最优和最大形状。这样TensorRT才能为动态输入生成优化引擎。 另外,引用[3]中提到了使用ONNX runtime来验证模型是否正确,这一步可能在转换前也很重要。用户可能需要检查ONNX模型是否已经正确简化(比如使用onnx-simplifier),动态维度是否正确标记。如果ONNX模型本身存在问题,比如某些操作不被TensorRT支持,转换也会失败。比如,某些自定义操作或动态控制流可能不被支持,需要替换为兼容的层。 还有,用户可能需要明确指定动态维度。在导出ONNX模型时,使用dynamic_axes参数来定义哪些维度是动态的。例如,在PyTorch中使用torch.onnx.export时设置dynamic_axes,确保导出的模型正确标记了动态维度。转换时,trtexec需要这些形状参数来构建引擎。 此外,日志分析也很关键。启用verbose输出(如添加--verbose参数)可以帮助查看转换过程中的具体错误,比如不支持的层或形状不匹配。用户需要根据错误信息调整模型结构或转换参数。 可能还需要更新软件版本,比如确保ONNX、TensorRT、ONNX-TensorRT的版本兼容。有时新版本修复了旧版本的问题,或者支持更多的操作符。 总结步骤应该是:检查动态输入定义是否正确,使用trtexec指定动态形状,验证ONNX模型,处理不支持的算子,检查版本兼容性,查看详细日志定位问题。然后根据具体情况调整模型或转换参数。</think>### ONNX动态输入模型转换至TensorRT失败的解决方案 #### 1. **明确动态输入的定义与限制** 在ONNX模型中,动态输入通常通过`dynamic_axes`参数定义,例如在PyTorch导出模型时指定可变维度。TensorRT对动态输入的支持有限,需满足以下条件: - 动态维度需在转换时通过`--minShapes`、`--optShapes`、`--maxShapes`明确指定[^2]。 - 动态维度仅支持批量大小(batch size)或序列长度(sequence length),某些操作(如Reshape)可能因动态输入导致形状推导失败[^1]。 #### 2. **使用trtexec显式指定动态形状** 通过TensorRT命令行工具`trtexec`,显式定义输入形状的上下限: ```bash trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.trt \ --minShapes=input:1x3x224x224 \ --optShapes=input:4x3x224x224 \ --maxShapes=input:8x3x224x224 ``` 此命令为输入名为`input`的张量指定了最小、最优和最大形状,帮助TensorRT生成适配动态输入的引擎[^2]。 #### 3. **验证ONNX模型兼容性** 在转换前,使用以下方法确保ONNX模型符合TensorRT要求: - **简化模型**:使用`onnx-simplifier`优化模型结构: ```bash python -m onnxsim input_model.onnx output_model.onnx ``` 这可以消除冗余操作(如Identity节点)并合并常量[^3]。 - **检查算子支持**:通过`polygraphy`工具验证模型算子是否被TensorRT支持: ```bash polygraphy inspect model model.onnx --mode=op ``` 若存在不支持的操作(如动态切片或循环结构),需替换为等效的静态实现。 #### 4. **处理动态维度相关的常见错误** - **错误示例**:`INVALID_ARGUMENT: getPluginCreator could not find plugin ... version 1` - **原因**:动态输入导致某些层无法推导形状。 - **解决方案**:在导出ONNX模型时,显式标记动态维度: ```python # PyTorch导出ONNX示例 torch.onnx.export(model, (dummy_input,), "model.onnx", dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}}) ``` 转换时在`trtexec`中对应指定动态轴的范围[^3]。 #### 5. **版本兼容性检查** - **TensorRT与ONNX版本匹配**:确保`TensorRT`版本与`onnx-graphsurgeon`、`onnxruntime`等组件兼容。例如: - TensorRT 8.x需搭配ONNX 1.9+。 - 使用`trtexec --version`和`onnx.__version__`确认版本。 #### 6. **调试与日志分析** 启用`--verbose`参数获取详细转换日志: ```bash trtexec --onnx=model.onnx --verbose > log.txt 2>&1 ``` 在日志中搜索`ERROR`或`WARNING`,例如: - **动态Reshape错误**:需固定输出形状或使用`IShuffleLayer`显式定义。 - **不支持的算子**:替换为TensorRT支持的等效实现(如自定义插件)。 --- ###
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