NVIDIA TensorRT 教程

TensorRT 是 NVIDIA 提供的一个高性能深度学习推理库，它可以将深度学习模型加速到极致。以下是一些基本的 TensorRT 教程内容：

快速开始

  1. 安装 TensorRT

    • 首先，您需要安装 NVIDIA CUDA 和 cuDNN，然后从 NVIDIA 官网下载 TensorRT 并进行安装。

  2. 准备模型

    • 将您的深度学习模型转换为 ONNX 格式。

  3. 构建 TensorRT 网络引擎

    • 使用 TensorRT API 构建网络引擎。

  4. 推理

    • 使用构建好的网络引擎进行推理。

示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用 TensorRT 进行推理：

import tensorrt as trt


engine = trt_engine = trt.Runtime(TRT_LOGGER).build_engine(model_engine_data)

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

# 设置输入数据
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
context.set_tensor(input_name, input_data)
context.execute(videos)

# 获取输出结果
output_data = context.get_tensor(output_name)
print(output_data)

扩展阅读

TensorRT 示例模型