NVIDIA TensorRT 是一款深度学习推理优化器，它可以将深度学习模型加速到最高性能。以下是一些关于 NVIDIA TensorRT API 的基本信息。

特点

  • 高性能推理：TensorRT 通过多种优化技术，如张量融合、内存优化和算子融合，将深度学习模型加速到极致。
  • 易于使用：TensorRT 提供了简单易用的 API，允许开发者轻松地将模型转换为可优化的格式。
  • 跨平台支持：TensorRT 支持多种硬件平台，包括 NVIDIA GPU、DPU 和 CPU。

安装

要使用 NVIDIA TensorRT，您需要先安装 CUDA 和 cuDNN。以下是安装步骤：

  1. 下载并安装 CUDA。
  2. 下载并安装 cuDNN。
  3. 下载并安装 TensorRT。

更多详细安装步骤，请访问安装指南。

示例

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 TensorRT API 加载和推理一个模型：

import tensorrt as trt

# 加载模型
engine = trt.Builder().build_cuda_engine(model_engine_file)

# 创建推理上下文
context = engine.create_execution_context()

# 准备输入数据
input_data = np.random.random_sample((1, 3, 224, 224))

# 执行推理
output_data = np.empty((1, 1000), dtype=np.float32)
output_data = engine.run(input_data, output_data)

更多示例代码，请参考官方文档。

相关链接

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