Pytorch添加自定义算子之（11）-C++应用程序将onnx模型编译并转成tensorrt可执行模型

最新推荐文章于 2025-12-22 22:18:11 发布
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分类专栏： 深度学习之自定义算子实现 文章标签： pytorch c++ 人工智能
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一、环境

参考
opencv
tensorrt
cuda
visual studio 2019
cmake

二、CMakeLists.txt配置文件

CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8)

PROJECT(segment)

set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++14 -O1")


link_directories(/usr/local/cuda/lib64)
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转onnx模型学习汇总及TensorRT部署
qq_35435798的博客
08-06 1276
转onnx模型和TensorRT部署。涉及自动驾驶相关开源算法（bevdepth、MatrixVT、BEVDet poolv2）。有需要可深入交流
tensorRT 自定义算子plugin的实现
@bangbang的博客
06-09 1149
实现一个自定义算子, 对输入的x， 先加一个数r,再乘以simport os自定义算子需要实现2个类，分别是算子的实现类, 以及利用实现类构建的算子类是自定义算子的实现类,通过继承父类的方式实现导出自定义算子。继承该父类后需要用户自己实现forward以及symbolic两个静态方法。forward函数: 定义该算子实现的具体代码，其中第一个参数必须是ctx, 后面的参数是实际自己传入的参数。symbolic方法: 由于是自定义的算子，因此需要定义符号函数symbolic，从而让onnx能识别它。
使用Pytorch导出自定义ONNX算子
霹雳吧啦Wz
03-04 4552
在实际部署模型时有时可能会遇到想用的算子无法导出onnx，但实际部署的框架是支持该算子的。此时可以通过自定义onnx算子的方式导出onnx模型（注：自定义onnx算子导出onnx模型后是无法使用onnxruntime推理的）。但对于当前导出onnx场景可以不用管它，后面的参数是实际自己传入的参数。方法指定具体导出自定义算子的名称，以及输入的参数（注：上面示例中传入的都是。打开自己导出的onnx文件，可以看到如下所示网络结构。，后面的参数任为实际自己传入的参数，然后通过。方法是在导出onnx时调用的函数。
Torch 自定义算子，Onnx自定义算子，TensorRT自定义算子
m0_55630410的博客
01-14 1661
从torch算子到Onnx算子再到TensorRT算子
深度学习模型部署学习四
weixin_51179742的博客
07-19 2611
在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子
【pytorch】——自定义一个算子并导出到onnx
怡宝2号
12-31 6366
pytorch, onnx 摘要：为了将自定义算子的参数，或者自己想要保存的参数序列化到onnx中。 code import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Function import onnx import torch.onnx class Requant_(Function): @staticmethod def forward(ctx, input, requant_scale, shift): .
pytorch自定义算子并导出onnx计算图详细代码教程
weixin_45878768的博客
12-09 3872
pytorch自定义算子例子，本案例中包含了多输入多输出，以及张量权重、不同类型attributes的设置方法。
onnx入门教程（七）——如何添加 TensorRT 自定义算子
图像学习之旅
08-26 1053
在前面的模型入门系列文章中，我们介绍了部署一个 PyTorch 模型到推理后端，如 ONNXRuntime，这其中可能遇到很多工程性的问题。有些可以通过创建 ONNX 节点来解决，该节点仍然使用后端原生的实现进行推理。而有些无法导出到后端的算法，可以通过重写代码改变算法的实现过程，同样可以导出到 ONNX ，达到一致的效果。以上两种方式一般可以处理绝大多数的部署问题，同时也不需要向推理框架引入新的内容，是我们进行模型部署时候的优先选择。
PyTorch → ONNX → TensorRT：模型转换实战全流程与踩坑指南
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-11 2280
想用 TensorRT 部署 PyTorch 模型，第一步就是完成 ONNX 导出与转换流程。但很多开发者在导出 ONNX 时就踩了坑，在转 engine 时又报错一堆。本文将从实战出发，手把手带你完成 PyTorch → ONNX → TensorRT 的标准流程，讲透常见问题、调试方法、转换工具使用技巧，确保你能“0 中断”地完成部署第一步。
Pytorch添加自定义算子之（4）-配置onnxruntime的python调用
baidu_28342107的博客
02-27 449
参考上一篇C++的调用： https://blog.youkuaiyun.com/baidu_28342107/article/details/132734699 参考onnxruntime的windows调用： 2.动态库cpp文件：custom_py.cc 二、构建CMakeLists.txt 三、编译 可以看到成功后动态库.so文件以及路径
Pytorch添加自定义算子之（6）-最远点采样自定义算子添加至pytorch中使用并导出onnx模型
baidu_28342107的博客
02-27 253
参考：Pytorch2Onnxruntime的github地址，忘记了具体网址了。
torch注册自定义算子并导出onnx(Enet, Centernet)
Artyze的博客
07-28 9316
torch注册自定义算子定义算子计算函数编译生成.so文件测试是否注册成功1. 定义算子的由input到output的计算函数**(op_custom.cpp)**2. 将函数注册到torch中**(op_custom.cpp)**3. 创建setup.py4. 开始编译5. 进行测试->加载模型**(test.py)**第一种：第二种：6. 进行测试->将算子通过symbol注册到torch/onnx(test.py)7. 进行测试->导出模型到onnx(test.py)8. 查看onn
Transformer时序预测实战：用PyTorch构建股价预测模型
qq_74383080的博客
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本文探讨了Transformer在时间序列预测中的应用，相比传统LSTM模型，Transformer通过自注意力机制能更好捕捉长期依赖关系。文章详细介绍了从数据预处理到模型实现的完整流程，包括滑动窗口构造序列、位置编码等关键步骤。实验结果显示，Transformer在模拟股价预测任务上比LSTM训练速度更快（38秒vs45秒），预测误差降低34%（MSE 0.021 vs 0.032）。
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讲的很不错！就是这课太老了 复习下机器学习基础还能看 用作入门也很好 其他的略过即可。
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图像超分辨率 — HAT训练及测试教程（Pytorch）
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HAT是在2023年发表于CVPR的先进图像超分辨率模型，全称是 Hybrid Attention Transformer，中文可译为：混合注意力Transformer。它是由中科院和上海人工智能实验室的研究团队在2022年提出，HAT是在SwinIR的基础上进行改进，成功地将Transformer架构在图像超分辨率任务上的性能推上了一个新的高度，在一段时间内占据了多个主流超分Benchmark（如Set5, Set14, Urban100等）的榜首。它的核心思想是通过巧妙地融合通道注意力、自注意力等机制，
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