TensorRT C++ API用法

最新推荐文章于 2025-05-17 16:20:56 发布
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分类专栏： TensorRT
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本文对比了TensorRT的C++和Python API，强调C++ API在高性能和安全性场景的应用。介绍了如何在C++中实例化TensorRT对象，包括创建IExecutionContext、ICudaEngine，解析模型文件以及执行推理的操作流程。

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TensorRT C++ API用法

文章目录

1、C++ API vs Python API

  本质上，TensorRT的C++接口和Python接口在满足你的需要时应该是接近完全一致的，C++接口应该被用在对性能有很大需求的场景，也同时被用在安全很重要的场景，比如自动驾驶。

  Python接口最大的好处就是在做数据预处理和后处理的时候比较方便，因为你可以使用各种各样的Python库，比如NumPy和SciPy。

2、C++实例TensorRT对象

  执行inference操作，你需要使用IExecutionContext对象。在创建IExecutionContext对象之前，你需要创建一个ICudaEngine对象（engine）。

  有两种方式来创建engine：

  • 解析训练好的模型。这种情况下engine可以被随意的序列化并且保存用于后续的使用
    • caffe模型解析生成engine
    • onnx模型解析生成engine
    • uuf模型（TensorFlow生成的）解析生成engine
  • 通过从磁盘读取序列化的engine。这种情况下，性能是更好的，因为解析模型和创建中间对象的步骤已经跳过。

  需要创建一个全局的ILogger对象，被用作TensorRT API各种方法的参数。创建ILogger对象的示例代码：

class Logger : public ILogger
{
    void log(Severit
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极智AI | TensorRT API 构建模型推理流程
极智视界
06-09 1404
大家好，我是极智视界，本文介绍一下 TensorRT API 构建模型推理流程。
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02-20
Nvidia TensorRT官方API文档，离线使用。
TensorRT 的 C++ API 使用详解
小铅笔
04-26 3867
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SSM整合框架（spring+spring MVC）
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