TensorRT自定义插件的实现

最新推荐文章于 2024-11-29 16:49:01 发布
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分类专栏： TensorRT 文章标签： plugin TensorRT
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/szfhy/article/details/123298083
版权
TensorRT-Pytorch-Scatter算子的TensorRT-Plugin插件实现.zip
10-21
由于TensorRT本身只提供了对部分Pytorch算子的支持，对于不在支持列表中的算子，开发者需要通过实现自定义插件的方式来扩展TensorRT的功能。 开发TensorRT插件并不是一个简单的工作，它通常需要开发者对TensorRT的...
tensorRT的插件（自定义算子）实现
Rolandxxx的博客
11-06 1122
算子的基本组成就是一些加减乘除和一些基本运算，封装成算子的话，可以方便后续的重复调用，软工上的思想就是抽象和复用。自定义算子（插件）就是自己把一些常用的计算过程封装成一个算子，这个封装官方并没有实现过。当然你也可以选择不做成算子，按照数学公式实现出来进行部署同样不会报错，但就是导出的onnx非常乱。还有的情况就是forward中包含了自己用cpp写的cuda实现时，这是不能被trace的，即PyTorch 无法 trace （跟踪）数据流动，所以这是也需要把这一坨弄成一个plugin，就能够trace了。
TensorRT:自定义插件学习与实践 002:实现GELU
ResumeProject的博客
05-02 1115
【代码】TensorRT:自定义插件学习与实践 002:实现GELU。
TensorRT 10.x 自定义插件
m0_55630410的博客
11-29 717
使用 C++ 完成tensorrt插件的定义，注册和使用
深度学习自定义插件的编写
weixin_48136861的博客
02-25 854
TensorRT在使用过程中会遇到一些问题，如算子不支持，自动生成的算子结构冗余，对fp16，int8的精度误差放大等问题，这种时候可以考虑自己实现相关算子，同时使用onnx-graphsurgen对onnx模型进行编辑，包括节点的增加、删除、连接，自己修改的模型很可能出现结果不正确的情况，可以配合使用polygraphy对模型精度做调试，onnx-graphsurgen是英伟达推出的对onnx模型做编辑的工具，polygraphy也是英伟达推出的onnx模型调试工具，能同时运行修改前和修改后的onnx模型
9.TensorRT中文版开发教程-----TensorRT中的自定义层(Extending TensorRT With Custom Layers)
专注于人工智能领域的小何尚
05-08 8201
TensorRT中的自定义层 点击此处加入NVIDIA开发者计划 NVIDIA TensorRT 支持多种类型的层，其功能不断扩展；但是，在某些情况下，支持的层不能满足模型的特定需求。 您可以通过实现自定义层（通常称为插件）来扩展 TensorRT。 9.1. Adding Custom Layers Using The C++ API 您可以通过从 TensorRT 的插件基类之一派生来实现自定义层。
TensorRT-tensorrt插件Plugin的自动生成工具-Autogen-优质算法部署项目实战.zip
10-21
TensorRT的插件（Plugin）机制允许开发者为TensorRT添加自定义层，即算子（Operator），使得TensorRT能够支持更广泛的深度学习模型。在某些复杂的深度学习模型中，可能会使用到TensorRT默认不支持的自定义算子。为了...
使用TensorRT部署BEVFormer-支持int8量化+自定义tensorrt插件源码.zip
10-13
这意味着当现有的 TensorRT 插件库无法满足特定需求时，开发者可以创建自定义插件来优化那些特别复杂的操作，比如一些非标准层或者模型架构。这对于 BEVFormer 这种新颖的模型尤其重要，因为可能需要特定的算子来...
TensorRT-使用TensorRT部署BEVFormer-支持int8量化+自定义tensorrt插件-优质算法部署项目实战
10-21
通过开发自定义插件，开发者可以将这些特殊的操作集成到TensorRT框架中，从而实现对模型的完整优化。这一过程涉及到对TensorRT内部工作机制的深入理解，包括插件的创建、注册以及如何在构建过程中使用这些插件来优化...
【课程设计】使用TensorRT部署BEVFormer-支持int8量化+自定义tensorrt插件源码.zip
01-05
通过使用TensorRT引擎，实现模型的加速和优化，包括int8量化技术的利用和自定义插件的开发，这些都是提升模型实际运行效率和降低资源消耗的重要手段。随着自动驾驶技术的不断进步，这些部署技能和优化方法显得尤为...
TensorRT:自定义插件学习与实践 003: (IPluginV2Ext example) Plugin for Swish activation function in TensorRT 6
ResumeProject的博客
05-06 510
【代码】TensorRT:自定义插件学习与实践 003: (IPluginV2Ext example) Plugin for Swish activation function in TensorRT 6。
TensorRT教程14：使用C++ API添加自定义插件层
米斯特龙的博客
07-25 2339
使用C++ API添加自定义插件层 添加插件层基本流程 //step1:创建插件creator auto creator = getPluginRegistry()->getPluginCreator(pluginName, pluginVersion); //step2:获取插件字段名 const PluginFieldCollection* pluginFC = creator->getFieldNames(); //step3:获取插件元数据 PluginFieldCollection
TensorRT:自定义插件学习与实践 001
ResumeProject的博客
05-02 1501
本文简单列出了编写Tensorrt插件所需要的关键方法,分为两个部分，一是插件类的具体实现方法，另外是插件工厂的调用方法,插件类最终将编译为.so文件,使用时在c++或python中调用,所以插件类的方法调用在其他部分，在本文中难以直观的体现调用流程,需编写并运行代码，体验各个方法在插件生命周期中的作用。关于插件工厂的构造与调用在本文进行了解释。
实现TensorRT自定义插件(plugin)自由！
qq_33287871的博客
05-22 3733
@TOC 本文主要讲解： TensorRT自定义插件的使用方式 如何添加自己的自定义算子 前言 随着tensorRT的不断发展(v5->v6->v7)，TensorRT的插件的使用方式也在不断更新。插件接口也在不断地变化，由v5版本的IPluginV2Ext，到v6版本的IPluginV2IOExt和IPluginV2DynamicExt。未来不知道会不会出来新的API，不过这也不是咱要考虑的问题，因为TensorRT的后兼容性做的很好，根本不用担心你写的旧版本插件在新版本上无法运行。 目前的p
tensorrt plugin使用
xiaomu_347的博客
04-30 174
TensorRT 支持自定义插件（Plugin），可以使用 C++ 或 Python 编写插件来扩展 TensorRT 的功能。以上是在 Python 和 C++ 中常见的 TensorRT 插件使用方法。在使用自定义插件时，注意插件的版本和 TensorRT 的版本要匹配，并且按照 TensorRT 的文档和示例进行开发和使用。在 Python 中编写 TensorRT 插件通常使用 `tensorrt.PluginV2DynamicExt` 类。你需要实现该类的虚函数来定义插件的行为。
tensorRT 自定义算子plugin的实现
@bangbang的博客
06-09 806
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。
5.4.tensorRT基础(2)-学习第一个插件的编写
周同学的博客
07-23 1682
5.4.tensorRT基础(2)-学习第一个插件的编写
TensorRT7自定义插件实现教程
wq_0708的博客
11-12 2692
C++语言实现TensorRT7自定义插件——主要包含两大类“插件类”和“插件创建器类”
tensorrt 自定义插件层的编写编译及使用
qq_35224427的博客
02-11 609
tensorrt，模型部署推理
tensorrt 自定义插件
最新发布
03-13
### 创建和使用 TensorRT 自定义插件 #### 描述自定义插件的需求 为了使模型中的特定功能能够在 TensorRT 中高效运行，有时需要开发自定义插件。这涉及到在 PyTorch 或其他框架中定义该功能的行为，并确保其能够被...
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