推理引擎TensorRT安装与多线程推理(Python)

TensorRT 是由 Nvidia 发布的一个机器学习框架,用于在其硬件上运行机器学习推理。它能针对 Nvidia 系列硬件进行优化加速,实现最大程度的利用 GPU 资源,提升推理性能。在训练了神经网络之后,TensorRT 可以对网络进行压缩、优化以及运行时部署,支持当前多种深度学习框架(TensorFlow, Pytrch,Mxnet,Caffe2,Theano, PaddlePaddle)。

以下操作在Linux系统进行(如Ubuntu

下载安装TensorRT

TensorRT需要和Linux系统版本、CUDAcuDNN 的版本对应

查看Ubuntu版本

$ lsb_release -a

No LSB modules are available.

Distributor ID: Ubuntu

Description: Ubuntu 22.04.4 LTS

Release: 22.04

Codename: jammy

查看CUDA版本

$ nvcc -V

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver

Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation

Built on Tue_Aug_15_22:02:13_PDT_2023

Cuda compilation tools, release 12.2, V12.2.140

Build cuda_12.2.r12.2/compiler.33191640_0

上面cuda版本为 12.2

Nvidia官网地址:

https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/archives/index.html#overview

在这个页面

Python 中使用多线程进行 AlexNet 模型的推理可以提高推理速度。下面是一个使用多线程进行 AlexNet 模型推理的示例代码: ```python import torch import torchvision.models as models from PIL import Image from torchvision import transforms import threading # 加载预训练的 AlexNet 模型 model = models.alexnet(pretrained=True) model.eval() # 定义图像预处理的变换 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 定义推理函数 def inference(image_path): # 加载图像并进行预处理 image = Image.open(image_path) image = preprocess(image) image = torch.unsqueeze(image, 0) # 执行模型推理 with torch.no_grad(): output = model(image) # 获取预测结果 _, predicted_idx = torch.max(output, 1) labels = open("imagenet_labels.txt").read().splitlines() predicted_label = labels[predicted_idx.item()] print(f"Image: {image_path}, Predicted Label: {predicted_label}") # 创建线程进行并行推理 image_paths = ["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"] threads = [] for path in image_paths: thread = threading.Thread(target=inference, args=(path,)) thread.start() threads.append(thread) # 等待所有线程执行完毕 for thread in threads: thread.join() print("Inference completed.") ``` 在上面的代码中,首先加载了预训练的 AlexNet 模型,并设置为评估模式。然后定义了图像的预处理变换,以及推理函数 `inference()`。在 `inference()` 函数中,首先加载图像并进行预处理,然后通过模型进行推理,最后获取预测结果。 接下来,创建了多个线程,并将每个图像路径传递给对应的线程进行并行推理。通过调用线程的 `start()` 方法启动线程,并将线程对象存储在列表中。最后,使用 `join()` 方法等待所有线程执行完毕。 请确保将代码中的图像路径和标签文件 "imagenet_labels.txt" 替换为实际的路径和文件名。同时,根据实际需求可能需要调整线程数量和其他参数。
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