测试环境： windows x64 tensorrt==8.6.1.6 cuda==11.8 cudnn==8.9.7 学习内容 1....使用TensorRT优化器进行初步优化 步骤: 导入ONNX模型、创建一个TensorRT builder和网络，然后使用这个builder和网络进行模型优化。...使用TensorRT进行模型优化，并进行初步的推理测试 代码示例（Python）: import os import pycuda.autoinit import pycuda.driver as cuda...TRT_LOGGER) as parser, \ builder.create_builder_config() as config: # 使用onnx的解析器绑定计算图，后续将通过解析填充计算图...TensorRT优化失败:确保已分配足够的工作空间：builder.max_workspace_size。 检查ONNX模型是否包含TensorRT不支持的操作或层。
.x-Python3.6.5-Pytorch1.7.1 然后我还下载了YOLOv5的最新版本，并测试通过如下： Python API配置支持 我把tensorRT解压在D:\TensorRT-8.4.0.6...目录结果如下： 首先输入下面的命令行： cd /d D:\TensorRT-8.4.0.6 到tensorRT文件夹下面，然后分别执行 安装tensorrt python sdk cd pythonpython.exe...测试YOLOv5加速 YOLOv5最新版本中首先使用下面的命令行导出一个tensorRT的engine文件，命令行如下： python export.py --weights yolov5s.pt -...-include engine --device 0 然后使用导出的engine测试结果如下： python detect.py --source data/images/Boogie_Up.mp4...分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理 OpenCV4.5.4 直接支持YOLOv5 6.1版本模型推理 OpenVINO2021.4+YOLOX目标检测模型部署测试
所以我们来对推理的速度做一个简单的研究，这样可以了解 PyTorch 2.0 如何与其他推理加速器（如 Nvidia TensorRT 和 ONNX Runtime）是否还有差距。...我们使用 Nebuly 的开源库 Speedster 运行了一些推理测试，对于这个我们这个测试，Speedster 允许我们运行 TensorRT、ONNX Runtime，并将它们与 16 位和 8...在测试期间，我们还使用 Speedster 收集有关顶级策略的性能信息，以减少推理延迟。...在经过测试的 Nvidia GPU 上，TensorRT 在小批量和大批量方面的表现都远远优于其他。随着批量大小的增加，相对速度变得更快。...基准测试高度依赖于所使用的数据、模型、硬件和优化技术。为了在推理中获得最佳性能，始终建议在将模型部署到生产环境之前测试。
为啥，因为TensorRT会对构建好的模型进行一些fuse模型算子融合操作，以及一些我们不清楚的优化，但仅仅是算子融合操作，就有可能让原先的层结构面目全非。...而TensorRT类似于一个黑盒子，最重要的infer没有开源，只开源了解释器。我们只能通过debug信息得知它对哪些层做了哪些优化，但这对寻找FP16问题并没有什么帮助。...解释器会根据导入模型的节点按图拓扑顺序搭建TensorRT的网络节点。...简单测试了一下，结果果然是对的，wocao~ 据此判断，FP16结果不正确的原因可能是FP16精度前提下，TensorRT对某些层的优化导致网络节点计算中某一个地方突然爆炸溢出导致结果异常。...后话 限于TensorRT的黑盒机制，虽然通过二分查找op层的方法找到了问题所在，但感觉这个解决方法还不是很完美。
在充满活力的生成式人工智能领域，扩散模型以其能够通过文本提示生成高质量图像而脱颖而出。像Stable Diffusion这样的模型已经彻底改变了创意领域的格局。...基准测试 NVIDIA已经准备好了benchmark！...使用TensorRT的8位量化不仅可以提高生成式人工智能应用的响应速度，还可以降低推理成本，同时保持图像质量。 但等等，这还不是全部！TensorRT不仅加速推理，还擅长保持图像质量。...通过其专有的量化技术，TensorRT生成的图像几乎与原始FP16图像无法区分。这有多酷？ 在征服推理速度挑战的过程中，TensorRT面临着一个强大的敌人：扩散模型独特的多时间步去噪过程。...借助NVIDIA TensorRT，您可以通过其独有的8位量化技术无缝实现高达2倍的推理速度加速，同时确保图像质量不受损，为用户提供卓越的体验。
【测试通过环境】 vs2019 cmake==3.24.3 cuda11.7.1+cudnn8.8.0 tensorrt==8.6.1.6 opencv==4.8.0 【部署步骤】 获取pt...： 等20分钟左右即可导出需要耐心等待一段时间视个人电脑性能决定，由于tensorrt依赖硬件不一样电脑可能无法共用tensorrt模型，所以必须要重新转换onnx模型到engine才可以运行。...请勿直接使用提供的engine模型进行直接测试，否则可能无法正常运行 trtexec --onnx=yolov10n.onnx --saveEngine=yolov10n.engine --fp16...-k shared --tensorrt="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/TensorRT/v8.6.1.6" xmake -P ....模型支持图片视频推理windows测试通过_哔哩哔哩_bilibili【测试通过环境】vs2019cmake==3.24.3cuda11.7.1+cudnn8.8.0tensorrt==8.6.1.6opencv
测试通过环境： vs2019 windows 10 RTX2070 8G显存 cmake==3.24.3 cuda11.7.1+cudnn8.8.0 Tensorrt==8.6.1.6 opencv==...(TENSORRT_DIR "D:\\lufiles\\TensorRT-8.6.1.6") 然后执行 mkdir build cd build cmake .....yolo11n.engine文件，我们将yolo11n.engine复制到build\Release文件夹 下面我们开始测试图片 yolov11-tensorrt.exe yolo11n.engine..."test.jpg" 然后测试视频 yolov11-tensorrt.exe yolo11n.engine "car.mp4" 特别注意： tensorrt模型依赖于硬件，所以不是通用的需要在电脑重新转换...，否则可能无法使用； 如需要二次开发，需要读懂main.cpp代码，需要有一定c++基础才行，否则无法进行二次开发。
测试通过环境： vs2019 windows 10 RTX2070 8G显存 cmake==3.30.1 cuda11.8.0+cudnn8.9.7 Tensorrt==8.6.1.6 opencv==...其他是AMD显卡或者核心显卡，这些都是不能用于cuda的，也就是电脑不支持tensorrt加速和cuda使用的。...(TENSORRT_DIR "D:\\lufiles\\TensorRT-8.6.1.6") 然后执行 mkdir build cd build cmake .....下面我们开始测试图片 yolov13-tensorrt.exe yolov13n.engine "test.jpg" 然后测试视频 yolov13-tensorrt.exe yolov13n.engine..."car.mp4" 特别注意： tensorrt模型依赖于硬件，所以不是通用的需要在电脑重新转换，否则可能无法使用； 如需要二次开发，需要读懂调用代码，需要有一定c++基础才行，否则无法进行二次开发。
测试通过环境： vs2019 windows 10 RTX2070 8G显存 cmake==3.30.1 cuda11.8.0+cudnn8.9.7 Tensorrt==8.6.1.6 opencv==...其他是AMD显卡或者核心显卡，这些都是不能用于cuda的，也就是电脑不支持tensorrt加速和cuda使用的。...(TENSORRT_DIR "D:\\lufiles\\TensorRT-8.6.1.6") 然后执行 mkdir build cd build cmake .....下面我们开始测试图片 yolov12-tensorrt.exe yolov12n.engine "test.jpg" 然后测试视频 yolov12-tensorrt.exe yolov12n.engine..."car.mp4" 特别注意： tensorrt模型依赖于硬件，所以不是通用的需要在电脑重新转换，否则可能无法使用； 如需要二次开发，需要读懂调用代码，需要有一定c++基础才行，否则无法进行二次开发。
TensorRT可以从每个深度学习框架导入经过训练的模型，从而轻松地创建可以集成到大型应用程序和服务中的高效推理引擎。...您可以将经过训练的模型从每个深度学习框架导入TensorRT中，并轻松创建可集成到大型应用程序和服务中的高效推理引擎。...虽然模型的训练精度较高(FP32)，但TensorRT提供了较低精度(FP16)进行推理的灵活性。 5....实战教程三： 如何在Matlab中使用TensorRT MATLAB 现在可通过 GPU Coder 实现与 NVIDIA TensorRT 集成。...内部基准测试显示，MATLAB 生成的CUDA代码与 TensorRT 结合，在部署 Alexnet模型进行深度学习推理时，性能比 TensorFlow 高 5 倍；在部署 VGG-16 模型进行深度学习推理时
TensorRT理论上可以支持所有主流的深度学习框架，目前最新的版本是3.0版，可以支持Caffe 模型的直接导入，还有就是TensorFlow模型转换为UFF格式后的导入。...对于其他的framework，需要用户手动的去调用一些API进行模型和参数的导入，而且在TensorRT 3.0里面还加入了对Python接口的支持，原来我们是只支持C++的，目前加入了Python，这样使得导入网络模型可以变得更加容易一些...首先是向TensorRT 导入训练好的网络模型、参数，输入一组测试集数据，这个数据集不用太大。...我们在上面这幅图里给出了两组TensorRT 3.0 Performance的benchmark，左侧的benchmark是对一个CNN网络ResNet-50的测试结果，大家可以先看第二和第四个柱状图，...右边的benchmark是对一个RNN网络OpenNMT的测试结果。
需要解决的问题是：如何从训练框架导出ONNX，以及如何把ONNX导入TensorRT。...比如导出的ONNX中具有特殊的算符，例如Deformable Convolution，它不是ONNX标准OP，但通过扩展ONNX Runtime可以让导出的ONNX跑起来。...但ONNX能不能运行并不是可被TensorRT顺利导入的先决条件。也就是说，导出的ONNX不能跑也没关系，我们仍有办法让TensorRT导入。这一点会在下文举例说明。...第2步：用Parser将ONNX导入TensorRT TensorRT官方开发包自带可执行文件trtexec。...但这样可能还不够，因为有些PyTorch官方的OP在ONNX中仍然没有定义（或无法组合得到）。所以在导出时加上选项ONNX_FALLTHROUGH，即便没有定义也可以导出。
是有自己的模型框架的，我们首先先其他训练好的框架通过转化代码转化为TensorRT的代码才可以使用。...cuijyer指正，这里强调下，这句话写于2020.4.19： 一年多前TRT5.0中确实不支持onnx量化，但是具体原因是因为那个时候的TRT5.0的tar包没有量化的相关代码以及校准文件(官方失误)，所以无法先导入...，无法直接导入量化后的int8模型。...为什么需要转化，因为TensorRT只是一个可以在GPU上独立运行的一个库，并不能够进行完整的训练流程，所以我们一般是通过其他的神经网络框架(Pytorch、TensorFlow)训练然后导出模型再通过...所幸TensorRT的代码库中注释很详细，我们可以通过TensorRT的头文件代码尽可能地了解TensorRT这个库。
2.1 环境确认 确认CUDA版本是9.0或者10.0，可通过运行nvcc -V指令来查看CUDA，如果不是9.0以上，则需要先把CUDA版本更新一下nn cudnn版本是7.3.1，如果不满足要求，按照...2.5 环境测试 运行python测试，导入模块不报错就表明安装正确 ?...注意：导入uff的时候需要安装tensorflow模块，tensorflow版本要与cuda版本对应，比如cuda9要对应tensorflow1.12及以下版本，以上版本需要cuda10，具体参考官网...如果导入tensorrt报错如下，则是因为python版本不对，应根据2.1节上边的那个表调整自己的python版本 ?...参考文章 通过pytorch搭建卷积神经网络完成手写识别任务，并将训练好的模型以多种方式部署到TensorRT中加速 https://github.com/GuanLianzheng/pytorch_to_TensorRT5
在TensorRT中，输出层是必须的，因为它指定了我们感兴趣的结果。没有输出层，TensorRT无法执行推理操作。...有时，在旧版本中可能会存在一些Bug，通过更新到最新版本可能会解决该问题。我们正在使用TensorRT来优化一个图像分类模型，并使用PyTorch作为主要的深度学习框架。...TensorRT通过以下几个主要的技术组件来提供最佳的推理性能：网络定义：TensorRT提供了一个网络定义API，允许用户将各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch和Caffe）中训练好的模型导入到...用户可以使用TensorRT Python API或C++ API来定义网络结构、层次关系和参数。网络优化：TensorRT会自动对导入的模型进行优化，以减少推理过程中的计算和内存访问。...重要的是要确保模型中有正确定义的输出层，以便TensorRT能够正确处理推理操作。通过采取正确的步骤，我们可以成功解决这个错误并使用TensorRT优化我们的深度学习模型。
如果想了解更多关于 TensorRT 的介绍，可参考官网介绍 2 TensorRT安装 TensorRT 的安装方式很简单，只需要注意一些环境的依赖关系就可以，我们以 TensorRT 5.0.4 版本为例...，参考官网安装教程，这里简单总结一下步骤 TensorRT 支持的环境和 Python 版本如表所示（来源） 2.1 环境确认 确认 CUDA 版本是 9.0 或者 10.0，可通过运行 nvcc -...7.1.0-1+cuda10.2 amd64 UFF converter for TensorRT package 2.5 环境测试 运行 python 测试，导入模块不报错就表明安装正确 注意：导入...的时候需要安装 tensorflow 模块，tensorflow 版本要与 cuda 版本对应，比如 cuda9 要对应 tensorflow1.12 及以下版本，以上版本需要 cuda10，具体参考官网 如果导入...============= 20200618更新 =============== 也可以使用如下方法测试 sudo cp -r /usr/src/tensorrt/ ~/ cd ~/tensorrt/samples
详解无法解析的外部符号 “public: __cdecl nvinfer1::YoloPluginCreator::YoloPluginCreator在使用 NVIDIA TensorRT 进行深度学习模型推理时...描述错误和原因错误信息 "无法解析的外部符号" 意味着链接器找不到对应的符号或函数的实现。这通常是由于缺失或错误的库文件导致的。...在这个具体的错误中，我们看到 "nvinfer1::YoloPluginCreator::YoloPluginCreator" 这样的符号无法解析。这是 YOLO Plugin 的创建者构造函数。...解决方案下面是一些常见的解决方案，帮助你解决这个错误：确认库文件路径和导入: 首先，确保你已经正确设置了 TensorRT 库和头文件的路径，并在项目中正确导入了相关的库文件。...总结无法解析的外部符号错误通常是由链接器找不到符号实现的问题所导致。
NVIDIA TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和runtime，为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。...您可以从每个深度学习框架中导入经过训练的模型到TensorRT中，并轻松地创建可以集成到更大的应用程序和服务中的高效推理引擎。...这段视频中有五个要点: 在包含在TensorRT中的通用框架格式(UFF)工具包中，将经过训练的TensorFlow模型导入到TensorRT非常容易。...您可以向经过训练的模型添加一个额外的层，甚至再将其导入到TensorRT之后。 您可以将引擎序列化为一个内存块，然后您可以将其序列化到一个文件或流中。这消除了再次执行优化步骤的需要。...虽然模型的训练精度较高(FP32)，但TensorRT提供了低精度推理的灵活性(FP16)。
模型导入TensorRT-LLM直接支持huggingface原模型导入，直接内存中变成自己的结构。...TensorRT-LLM使用起来更方便模型量化TensorRT-LLM是离线量化，支持更多的量化方法，smooth quant、weight only、AWQ等PPL LLM是实时量化（i8i8），支持整个网络一起量化...(github.com)多卡并行Tensor-LLM通过设置参数来使用多卡，--gpus_per_node：每台机器的GPU卡数量（默认是8张卡），–world_size：并行进程数量（一个进程一张卡，...不会拆分模型，build过程中使用多卡计算能力PPL LLM通过MP和tensor_parallel_size参数（不同的阶段会用到，值需设置为一样），直接把模型拆分成MP份。...两个框架都是tensor并行框架依赖Tensor-LLM需要依赖tensorrt，但主要是一些单算子（卷积、激活函数、gemm等），融合算子都是Tensor-LLM自带的。PPL LLM没有依赖
（二）代码实现 导入必备 Python 库 ：在代码脚本开头，引入即将用到的关键库。...通过合理配置 TensorRT 的动态维度参数，实现性能与灵活性的双赢。...这一结果表明，在使用TensorRT-LLM进行多GPU推理时，虽然无法实现完全理想的线性扩展，但扩展效率仍然较高，能够显著提高大规模模型的推理效率。...扩展性分析 ：尽管扩展效率未达到100%的线性扩展，但75%的平均扩展效率仍然表明TensorRT-LLM在多GPU环境下具有良好的扩展能力。...随着GPU数量的增加，虽然通信开销和负载均衡问题会逐渐显现，但TensorRT-LLM通过各种优化手段在很大程度上缓解了这些问题对扩展性的影响。
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