正在TensorRT上添加多个推断(无效资源句柄错误)

在使用TensorRT进行多个推断时遇到“无效资源句柄错误”，通常是由于资源管理不当或并发处理问题导致的。以下是关于这个问题的一些基础概念、原因分析以及解决方案。

基础概念

TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器和运行时环境，用于加速深度学习模型的推理过程。它支持多种模型格式，并且能够在多种硬件平台上实现高性能。

原因分析

1. 资源句柄泄漏：在多次推断过程中，如果没有正确释放资源句柄，可能会导致资源耗尽，从而引发无效资源句柄错误。
2. 并发处理问题：在多线程或多进程环境下，多个推断任务可能会同时访问和修改共享资源，导致资源句柄冲突。
3. 初始化问题：如果TensorRT引擎没有正确初始化，或者在推断过程中重新初始化引擎，也可能导致资源句柄错误。

解决方案

1. 确保资源句柄正确释放： 在每次推断完成后，确保释放所有使用的资源句柄。可以使用cudaStreamDestroy和nvinfer1::IExecutionContext::destroy等方法来释放资源。
2. 确保资源句柄正确释放： 在每次推断完成后，确保释放所有使用的资源句柄。可以使用cudaStreamDestroy和nvinfer1::IExecutionContext::destroy等方法来释放资源。
3. 使用线程安全的资源管理： 在多线程环境下，确保每个线程使用独立的资源句柄，避免共享资源句柄导致的冲突。可以使用线程局部存储（Thread Local Storage, TLS）来管理资源。
4. 使用线程安全的资源管理： 在多线程环境下，确保每个线程使用独立的资源句柄，避免共享资源句柄导致的冲突。可以使用线程局部存储（Thread Local Storage, TLS）来管理资源。
5. 正确初始化TensorRT引擎： 确保TensorRT引擎在推断之前已经正确初始化，并且在推断过程中不要重新初始化引擎。
6. 正确初始化TensorRT引擎： 确保TensorRT引擎在推断之前已经正确初始化，并且在推断过程中不要重新初始化引擎。

应用场景

这个问题通常出现在需要高性能推理的场景中，例如：

• 自动驾驶系统
• 实时视频处理
• 机器人控制

参考链接

• TensorRT官方文档
• CUDA编程指南

通过以上方法，可以有效解决在TensorRT上进行多个推断时遇到的“无效资源句柄错误”。如果问题仍然存在，建议检查具体的错误日志和代码实现，进一步排查问题。