python
import torch
import tensorrt as trt
from torch2trt import torch2trt
# Load the PyTorch model
model = torch.load("model.pth")
# Convert the PyTorch model to TensorRT format
model_trt = torch2trt(model, [input])
# Save the TensorRT model to disk
with open("model.trt", "wb") as f:
f.write(model_trt.engine.serialize())
在上面的代码中，我们首先加载了一个PyTorch模型，然后使用torch2trt函数将其转换为TensorRT格式。需要注意的是，我们需要提供一个输入张量作为转换的参考，以便TensorRT能够推断模型的输入和输出张量的维度和数据类型。最后，我们将转换后的TensorRT模型保存到磁盘上。
接下来，我们可以使用TensorRT的C++ API加载和运行TensorRT模型。以下是一个简单的示例：
c++ #include在上面的代码中，我们首先从磁盘上加载了一个TensorRT模型，并使用它创建了一个TensorRT引擎和上下文。然后，我们在GPU上分配了输入和输出缓冲区，并创建了一个CUDA流以异步执行推理。最后，我们将输出数据从GPU复制到CPU，并打印输出数据。需要注意的是，我们需要提供一个批量大小和输入和输出缓冲区的指针作为输入，以便TensorRT能够正确地执行推理。 总之，TensorRT是一个非常强大的深度学习推理引擎，可以大幅提升深度学习模型的推理速度。通过使用TensorRT的Python API将模型转换为TensorRT格式，并使用TensorRT的C++ API加载和运行TensorRT模型，我们可以轻松地实现高效的深度学习推理。#include #include #include #include #include #include #include using namespace nvinfer1; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // Load the TensorRT model from disk ifstream model_file("model.trt", ios::binary); stringstream model_stream; model_stream << model_file.rdbuf(); model_file.close(); // Create the TensorRT runtime and engine IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger); ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(model_stream.str().data(), model_stream.str().size(), nullptr); // Create the TensorRT execution context IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext(); // Allocate input and output buffers on the GPU void* input_buffer; void* output_buffer; cudaMalloc(&input_buffer, input_size); cudaMalloc(&output_buffer, output_size); // Create a CUDA stream for asynchronous execution cudaStream_t stream; cudaStreamCreate(&stream); // Run inference on a batch of input data context->enqueue(batch_size, bindings, stream, nullptr); // Copy the output data from the GPU to the CPU cudaMemcpyAsync(output_data, output_buffer, output_size, cudaMemcpyDeviceToHost, stream); // Synchronize the CUDA stream and print the output data cudaStreamSynchronize(stream); cout << "Output data: " << output_data << endl; // Clean up resources cudaFree(input_buffer); cudaFree(output_buffer); context->destroy(); engine->destroy(); runtime->destroy(); return 0; }
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