TensorRT是一种用于高性能
深度学习推理的库，它可以从ONNX模型
创建引擎。
以下是使用
TensorRT从ONNX模型
创建引擎的
步骤：
1. 安装
TensorRT：首先需要安装
TensorRT库。可以在NVIDIA官网上下载
TensorRT安装包，并按照指示进行安装。
2. 转换ONNX模型：使用
TensorRT的`trtexec`工具将ONNX模型转换为
TensorRT引擎。可以使用以下命令：
```
trtexec --onnx=<path_to_onnx_model> --save
Engine=<path_to_save_
engine>
```
这将使用默认参数生成一个
TensorRT引擎，并将其保存到指定路径。
3. 加载
引擎：使用
TensorRT的C++ API加载生成的
引擎。可以使用以下代码：
```c++
#include <iostream>
#include <fstream>
#include "NvInfer.h"
#include "NvOnnxParser.h"
int main()
{
// Load
engine from file
std
::ifstream
engineFile("path/to/
engine");
engineFile.seekg(0, std
::ios
::end);
const size_t fileSize =
engineFile.tellg();
engineFile.seekg(0, std
::ios
::beg);
std
::vector<char>
engineData(fileSize);
engineFile.read(
engineData.data(), fileSize);
nvinfer1
::IRuntime* runtime = nvinfer1
::createInferRuntime(...);
nvinfer1
::ICuda
Engine*
engine = runtime->deserializeCuda
Engine(
engineData.data(), fileSize, nullptr);
...
}
```
这将从文件中加载
引擎数据，并使用
TensorRT API
创建一个运行时和一个CUDA
引擎对象。
4. 运行推理：使用
引擎对象运行推理。可以使用以下代码：
```c++
nvinfer1
::IExecutionContext* context =
engine->createExecutionContext();
// Prepare input and output buffers
void* inputBuffer = ...; // Allocate input buffer
void* outputBuffer = ...; // Allocate output buffer
...
// Run inference
const int batchSize = 1;
context->setBindingDimensions(inputIndex, nvinfer1
::Dims4(batchSize, inputChannels, inputHeight, inputWidth));
context->setBindingDimensions(outputIndex, nvinfer1
::Dims4(batchSize, outputChannels, outputHeight, outputWidth));
context->execute(batchSize, bindings);
```
这将使用
引擎对象
创建一个执行上下文，并准备输入和输出缓冲区。然后，可以指定批量大小并运行推理。
本文详细介绍了两种创建TensorRT Engine的方法：从头定义网络和解析模型。每种方法都提供了详细的步骤指导，帮助读者理解如何配置和生成高性能的推理引擎。
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