TensorRT是英伟达(NVIDIA)推出的一个高性能深度学习推理优化器和运行时库,用于在GPU上加速深度学习模型的推理过程。TensorRT支持多种编程语言的API,包括Python。下面是使用Python API进行批量输入的TensorRT 7.0推理的步骤:
trt.Builder
和trt.NetworkDefinition
类来定义网络结构和配置TensorRT引擎的参数。trt.Builder
类的build_cuda_engine
方法构建TensorRT推理引擎。trt.Volume
类来创建缓冲区。execute
方法执行推理过程。可以使用trt.IExecutionContext
类来管理TensorRT引擎的上下文。以下是一个示例代码,展示了如何使用Python API进行批量输入的TensorRT 7.0推理:
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
# 加载TensorRT引擎
def load_engine(engine_path):
with open(engine_path, 'rb') as f:
engine_data = f.read()
runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)
return engine
# 创建输入和输出缓冲区
def allocate_buffers(engine):
inputs = []
outputs = []
bindings = []
stream = cuda.Stream()
for binding in engine:
size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype)
device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)
bindings.append(int(device_mem))
if engine.binding_is_input(binding):
inputs.append({'host': host_mem, 'device': device_mem})
else:
outputs.append({'host': host_mem, 'device': device_mem})
return inputs, outputs, bindings, stream
# 执行推理
def do_inference(engine, inputs, outputs, bindings, stream):
with engine.create_execution_context() as context:
for inp in inputs:
cuda.memcpy_htod_async(inp['device'], inp['host'], stream)
context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)
for out in outputs:
cuda.memcpy_dtoh_async(out['host'], out['device'], stream)
stream.synchronize()
# 加载TensorRT引擎
engine = load_engine('path/to/your/engine.trt')
# 创建输入和输出缓冲区
inputs, outputs, bindings, stream = allocate_buffers(engine)
# 准备输入数据
input_data = np.random.randn(engine.max_batch_size, input_shape).astype(np.float32)
# 将输入数据复制到输入缓冲区
inputs[0]['host'] = input_data
# 执行推理
do_inference(engine, inputs, outputs, bindings, stream)
# 处理推理结果
output_data = outputs[0]['host']
这是一个简单的示例,具体的实现可能会根据模型和应用的需求有所不同。在实际应用中,可以根据需要进行优化和扩展,例如使用异步推理、使用TensorRT的插件等。
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