TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能深度学习推理库，旨在提升深度学习模型在NVIDIA GPU上的推理速度。TensorRT支持多种模型格式，包括ONNX、TensorFlow和PyTorch模型等。本文将介绍如何在Python环境中安装和使用TensorRT。
一、安装TensorRT
- 环境准备
在安装TensorRT之前，确保你的系统满足以下要求： - NVIDIA GPU（支持CUDA） - 已安装CUDA Toolkit（建议使用CUDA 10.2、11.0或11.1） - 已安装cuDNN - NVIDIA Driver（确保驱动版本与CUDA版本兼容）
- 安装TensorRT
访问NVIDIA的TensorRT 下载页面 ，根据你的操作系统选择合适的TensorRT安装包。下载后，可以选择以下几种方式安装：
-
使用Python Wheel文件安装：这是一种简单快速的方法。下载
TensorRT-*.whl文件并运行：bash pip install TensorRT-*.whl -
使用APT安装：如果使用的是Ubuntu，可以通过APT直接安装TensorRT。首先添加NVIDIA的包源：
bash sudo add-apt-repository ppa:sos4r/ppa sudo apt-get update然后安装TensorRT：
bash sudo apt-get install tensorrt
二、使用TensorRT
以下是一个使用TensorRT将ONNX模型加载并进行推理的示例。
- 导入所需库
首先，我们需要导入TensorRT以及其他相关的库。
python
import numpy as np
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit # 这将自动初始化CUDA上下文
import tensorrt as trt
- 加载ONNX模型
使用TensorRT的加载功能将ONNX模型加载到引擎中。
python
def load_engine(engine_file_path):
"""
加载TensorRT引擎
"""
with open(engine_file_path, 'rb') as f:
return trt.Runtime(trt.Logger()).deserialize_cuda_engine(f.read())
- 执行推理
使用加载的引擎进行推理。首先，我们需要创建输入和输出缓冲区。
```python def infer(engine, input_data): """ 使用TensorRT引擎进行推理 """ # 创建上下文 context = engine.create_execution_context()
# 分配输入和输出缓冲区
input_shape = (1, 3, 224, 224) # 假设输入为1个224x224的RGB图像
d_input = cuda.mem_alloc(input_data.nbytes)
d_output = cuda.mem_alloc(trt.volume(engine.get_binding_shape(1)) * np.float32().nbytes)
bindings = [int(d_input), int(d_output)]
stream = cuda.Stream()
# 将输入数据复制到设备
cuda.memcpy_htod_async(d_input, input_data, stream)
# 执行推理
context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)
# 将输出数据复制回主机
output_data = np.empty(trt.volume(engine.get_binding_shape(1)), dtype=np.float32)
cuda.memcpy_dtoh_async(output_data, d_output, stream)
stream.synchronize()
return output_data
```
- 完整示例
最后，我们将以上步骤结合在一起：
```python if name == "main": onnx_file_path = "model.onnx" engine = load_engine(onnx_file_path)
# 创建虚拟输入数据
input_data = np.random.random_sample((1, 3, 224, 224)).astype(np.float32)
# 执行推理
result = infer(engine, input_data)
print("推理结果:", result)
```
结论
通过以上步骤，您可以在Python环境中成功安装并使用TensorRT进行深度学习模型的推理。使用TensorRT可以显著提高模型的推理速度，特别是在推理延迟敏感的应用场景中。希望这篇文章能帮助你快速上手TensorRT！
