我已经安装了tensorrt 3.0.4,但是当我尝试使用tensorrt 3.0.4安装tensorflow时,我得到了以下结果:
uff 0.2.0 requires argparse>=1.4.0, which is not installed.
tensorrt 3.0.4 requires argparse>=1.4.0, which is not installed.
但奇怪的是,pip show argparse会产生以下输出:
Name: argparse
Version: 1.4.0
Summary: Python command-line parsing lib
我无法理解整个过程,因为它说我必须替换特定下载的tensorRT、cuda、cuDNN版本的版本。他们说的是什么特别的下载?
下面是第三篇step.Please的全部说明和解释:
将TensorRT-7.x.x.x.Windows10.x86_64.cuda-x.x.cudnnx.x.zip文件解压缩到您选择的位置。取代:
7.x.x.x with the TensorRT version
cuda-x.x with the CUDA version, and
cudnnx.x with the cuDNN version for your particular download.
P.S:
如何在libtorch中从tensorRT fp16半类型指针创建张量?我正在研究一个检测模型。我把它的主干改成了tensorRT来做FP16推断,解码盒和nms等检测代码都是在libtorch和torchvisoin中完成的,那么如何从fp16半类型指针创建tensorRT张量呢?重要的代码是为了说明这个问题:
// tensorRT code to get half type outpus
half_float::half* outputs[18];
doInference(*engine, data, outputs, 1);
// to get the final outputs wi
遇到一个从子进程运行tensorrt的问题。我不知道这是个紧张问题,还是我做错了什么。如果这是一个集成错误,我想知道这是否已经在新版本的tensorflow 1.7中解决了。
这是错误的总结,以及如何重现错误。
使用单个进程的工作 TensorRT示例代码:
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import argparse
import numpy as np
import time
import tensorrt as trt
from tensorrt.parsers import uffparser
uff_mode
我使用以下脚本将我的frozen_inference_graph转换为TensorRT优化的a:
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt
with tf.Session() as sess:
# First deserialize your frozen graph:
with tf.gfile.GFile('frozen_inference_graph.pb', 'rb') as f:
我想出口TensorRT型号。Yolov5s.engine公司( Jetson )。但是当我尝试下面的页面时,我得到了一些错误消息。
[TensorRT] WARNING: Skipping tactic 3 due to oom error on requested size of 2182 detected for tactic 4.
[TensorRT] ERROR: Tactic Device request: 2182MB Available: 1536MB. Device memory is insufficient to use tactic.
我怎么才能修好它?或者我可以忽略
如果您安装了,则从其tar文件安装是唯一可用的选项。但是,tar文件仅包括Python2.7和3.5的python TensorRT轮子文件。未提供python 3.6轮子文件。
我不能在我的python 3.6系统上强制安装python 3.5轮子文件:
$ pip install tensorrt-4.0.0.3-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
tensorrt-4.0.0.3-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.
另外,我不能仅仅为了使用TensorRT而创建
我正在使用tensorRT进行与数据自动化系统的推理。我想使用CuPy对一些图像进行预处理,这些图像将提供给tensorRT引擎。名为my_function的预处理函数工作良好,只要在my_function方法的不同调用之间不运行tensorRT (参见下面的代码)。具体来说,这个问题不是tensorRT严格相关的,而是tensorRT推断需要由pycuda上下文的push和pop操作包装的事实。
对于以下代码,最后一次执行my_function将引发以下错误:
File "/home/ubuntu/myfile.py", line 188, in _pre_process