Python的执行模型(Execution Model)

本文深入探讨Python的执行模型,解释了代码块的概念,如模块、函数体等,并详细阐述了命名和绑定过程,包括名字的绑定、局部变量、全局变量和自由变量的解析规则。通过对函数参数、语句、类定义等的分析,揭示了Python中名字解析的逻辑。

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这篇文章是对Python官方文档Execution model的提炼,在需要精确表述的地方附有英文原文。

什么是块(block)?

一个Python程序是由代码块(code block)构建而来的。一个块(block)就是一处Python程序文本,这处文本执行的时候被当做一个单元(unit)一起处理。有哪些程序文本是块(block)呢?它们包括模板(module),函数体(function body),类定义(class definition),交互输入的每一个命令(Each command typed interactively),脚本文件(作为解释器的标准输入或是被指定为解释器的命令行参数的文件),脚本命令(在解释器命令行用-c选项指定的命令),传递给内置函数eval()exec()的字符串参数。

命名和绑定

名字的绑定

名字指向对象(objects)。名字通过名字绑定操作被引入。
有哪些构造绑定名字呢?它们包括:

  1. 函数的形式参数(formal parameters to functions)
  2. import语句
  3. 类定义
  4. 函数定
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在Python中调用TensorRT模型,并提供示例教程。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息。用户引用了四个来源,其中引用[1]、[2]、[3]、[4]都涉及TensorRT的Python API调用,尤其是引用[3]和[4]提到了示例代码和配置步骤。 首先,用户的问题是要一个Python调用TensorRT模型的示例教程。我需要确保回答结构清晰,分步骤讲解,并且包含代码示例。根据引用内容,TensorRT通常用于加速深度学习模型,调用过程可能包括模型转换、构建引擎、执行推理等步骤。 接下来,我需要检查用户提供的引用中是否有具体的代码示例。引用[1]提到了导入Caffe、TensorFlow和ONNX模型到TensorRT的示例,引用[2]和[3]提到Python API调用和成功配置后的预测结果,引用[4]则涉及安装和部署流程中的一些常见问题。 我应该按照典型的流程来组织回答:安装TensorRT、转换模型为TensorRT格式、加载并运行推理。同时,需要注意代码的正确性,确保用户能够复制并运行。此外,用户提到需要生成相关问题,所以在回答后需要添加相关问题列表。 需要确认是否有现成的代码片段可以直接引用。例如,引用[3]提到“sample代码如果能够正常给出预测结果,则表明配置成功”,可能有一个示例代码。但用户提供的引用中并没有完整的代码,可能需要根据经验构造一个示例,比如加载ONNX模型并构建引擎进行推理。 同时,需要注意用户提到的LaTeX格式要求,行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$。但在当前问题中,可能涉及较少数学公式,不过如果有提到模型优化或计算过程,可能需要应用这些格式。 最后,生成相关问题时要围绕TensorRT的调用、优化、应用场景等方面提问,确保问题相关且有价值。</think>### Python调用TensorRT模型的步骤及示例 #### 1. 环境准备 确保已安装TensorRT及其Python绑定: ```bash pip install nvidia-tensorrt ``` 同时需验证CUDA和cuDNN版本与TensorRT兼容[^3][^4]。 --- #### 2. 模型转换(以ONNX为例) 将训练好的模型导出为ONNX格式: ```python import torch model = torch.nn.Sequential(...) # 假设为PyTorch模型 dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx") ``` --- #### 3. 构建TensorRT引擎 使用Python API解析ONNX模型并生成优化引擎: ```python import tensorrt as trt logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) builder = trt.Builder(logger) network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) parser = trt.OnnxParser(network, logger) with open("model.onnx", "rb") as f: if not parser.parse(f.read()): for error in parser.errors: print("Parser Error:", error) config = builder.create_builder_config() config.set_memory_pool_limit(trt.MemoryPoolType.WORKSPACE, 1 << 30) # 1GB工作空间 engine = builder.build_engine(network, config) ``` --- #### 4. 执行推理 ```python import numpy as np import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit # 创建执行上下文 context = engine.create_execution_context() # 准备输入输出缓冲区 h_input = np.random.random((1, 3, 224, 224)).astype(np.float32) d_input = cuda.mem_alloc(h_input.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(h_input.nbytes * 2) # 假设输出大小为输入两倍 bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 执行推理 cuda.memcpy_htod_async(d_input, h_input, stream) context.execute_async_v2(bindings, stream.handle) cuda.memcpy_dtoh_async(h_output, d_output, stream) stream.synchronize() print("推理结果:", h_output) ``` ---
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