TensorRt教程系列（转）

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博主偶然发现一个TensorRT教程博客并进行分享，为相关学习人员提供了新的学习资源。
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TensorRT

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TensorRT-v8.6

TensorRT-v8.6

TensorRT

TensorRT 是NVIDIA 推出的用于深度学习推理加速的高性能推理引擎。它可以将深度学习模型优化并部署到NVIDIA GPU 上，实现低延迟、高吞吐量的推理过程。

系列网络 C++&Win10&Tensorrt 部署教程
认真努力，做一只会飞的毛毛虫。
06-26 1536
前一篇文章对 成功部署，尤其是将推理时间从原先python的20s以上提高到2s以内。尽管如此，仍面临以下问题： 足够快，但其主要是针对动漫，对于真实世界场景不够理想； 能够在速度和精度上取得权衡，但其仍然做不到实时应用，且效果也 幸 在部署层面，为了和原先的代码兼容，我们将在生成engine引擎之前直接对pth文件进行融合，完整的融合代码如下所示： 以根据实际需要进行修改。融合后得到最新的pth文件后，我们需要将其转为onnx版本，完整的代码如下（也就是在之前的转换脚本中增加一行代码即可）：
TensorRT安装及使用教程（ubuntu系统部署yolov7）
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12-03 5127
1 什么是TensorRT一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如 caffe，TensorFlow 等。由于训练的网络模型可能会很大（比如，inception，resnet 等），参数很多，而且部署端的机器性能存在差异，就会导致推理速度慢，延迟高。
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本教程不适用于CUDA新手 TensorRT简单介绍 现在TRT出了dynamic shape，重新应用与语音领域，成功一半。（目前在腾讯） 闭源部分就是官方提供的库，是TRT的核心部分； 开源部分在github上，包含Parser（caffe， onnx）、sample和一些plugin。 一、 如何选择TensorRT版本 建议使用TensorRT6.0或者TensorRT7.1：(1)GA版本；（2）支持的cuda版本广泛 TensorRT6.0支持的cuda版本广泛，cuda9.0,cuda10
TensorRT教程1：优化原理
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深度学习篇---TensorRT
最新发布
道阻且长，行则将至。
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TensorRT是NVIDIA为JetsonNano等边缘设备开发的AI推理加速引擎，可将训练好的模型优化为更快、更省电的版本。它通过合并冗余计算、适配GPU指令集和压缩参数精度（支持FP16/INT8），使模型推理速度提升2-10倍，内存占用降低50%以上。使用流程简单：将PyTorch/TensorFlow模型转为ONNX格式，通过trtexec工具生成.engine文件，最后调用Python API实现加速推理。
pytorch模型(.pth)转tensorrt模型(.engine)几种方式
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序言 这篇文章总结了训练好的pytorch模型转成tensorrt模型部署的几种方式，转换原理流程大致如下： 导出网络定义以及相关权重； 解析网络定义以及相关权重； 根据显卡算子构造出最优执行计划； 将执行计划序列化存储； 反序列化执行计划； 进行推理 值得注意的是第三点，可以看到tensorrt转换出来的模型实际上是和硬件绑定的，也就是在部署的过程中，如果你的显卡和显卡相关驱动软件（cuda、cudnn）发生了改变，那么模型就得需要重新做转换。 一、trtexec trtexec是在tensorrt包
【TensorRT】官方快速入门指南（中文）
baidu_32631625的博客
11-01 2671
本文是的中文翻译。
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dyt155611156的博客
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简单介绍tensorRT怎么使用onnx文件进行推理，附pytorch和c++代码
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二爷的博客
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TensorRT 的核心在于对模型算子的优化（合并算子、利用当前 GPU 特性选择特定的核函数等多种策略），通过 TensorRT，能够在 Nvidia 系列 GPU 上获得最好的性能。TensorRT 模型需要在目标 GPU 上以实际运行的方式选择最优的算法和配置（不同的 GPU 的许多特性的不一样，在特定 GPU 上跑一跑，再知道怎样最快）。也因此 TensorRT 得到的模型只能在特定的环境下运行（编译时的 TensorRT 版本、CUDA 版本、GPU 型号等）。
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安装部署教程使用方法案例1案例2使用torch2trt 直接转换。
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### 安装与配置TensorRT于Orin NX平台 对于希望在NVIDIA Jetson Orin Nano平台上利用TensorRT进行推理加速的应用开发者而言，了解如何正确设置环境至关重要。为了确保能够顺利部署基于TensorRT的工作负载，需遵循特定步骤完成必要的软件包安装。 #### 准备工作 确认已安装CUDA工具链、cuDNN库以及OpenCV等依赖项[^3]。这些组件构成了支持深度学习框架运行的基础架构。针对Jetson系列设备，官方提供了专门定制的操作系统映像，其中包含了预编译好的驱动程序和支持库，极大简化了初期配置过程。 #### 获取并构建TensorRT源码 由于直接从PyPI获取的TensorFlow可能仅限于CPU版，因此建议采用NVIDIA提供的扩展索引来安装带有GPU支持的版本： ```bash $ sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v60dp tensorflow==2.15.0+nv24.03 ``` 然而，这并不涉及TensorRT本身的集成。要获得最新稳定发布的TensorRT SDK，可以访问[NVIDIA Developer](https://developer.nvidia.com/tensorrt)，注册账号后下载适用于目标硬件平台（如JetPack配套使用的Linux发行版）的离线安装包或使用Docker镜像快速启动开发容器[^1]。 一旦获得了所需的资源文件，按照README文档指示解压至本地目录，并参照说明执行`./install.sh`脚本来自动化整个安装流程。此阶段会自动处理路径变量设定等问题，使得后续调用更加便捷高效。 #### 验证安装成果 成功搭建好上述环境之后，可以通过简单的Python测试案例验证TensorRT是否正常运作。下面给出了一段示范性的代码片段，它展示了加载预先训练好的YOLOv5模型并通过TensorRT引擎实现图像识别的过程[^4]: ```python import tensorrt as trt from PIL import Image import numpy as np import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit def load_engine(trt_runtime, engine_path): with open(engine_path, 'rb') as f: engine_data = f.read() engine = trt_runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data) return engine if __name__ == '__main__': TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER) model = "path/to/your/yolov5.engine" # Load the TensorRT inference engine from file. engine = load_engine(runtime, model) context = engine.create_execution_context() input_image = ... # Prepare your image here. output = ... print(f"Inference result: {output}") ``` 这段代码假设读者已经具备一定的编程基础，并能自行补充缺失部分以适应具体应用场景的需求。
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