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
列出了将TensorFlow SavedModel转换为TensorRT SavedModel的两种方法:第一种方法是
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt
converter = trt.TrtGraphConverterV2(input_saved_model_dir=input_saved_model_dir)
converter.convert()
converter.save(output_saved_model_dir)
第二种是
import tensorflow as tf
from
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
我使用的是带有JetPack 4.4.1、Tensorflow 2.3.1和Tensorrt7.1.3的JetsonNano。我有一个转换为TF-TRT模型的Keras模型
在模型上执行推断时,我得到以下错误:
TF-TRT Warning: Engine creation for PartitionedCall/TRTEngineOp_0_0 failed. The native segment will be used instead. Reason: Internal: Failed to build TensorRT engine
在推理过程中,我得到:
W tensorflow/co
我有tensorflow模型,如图所示。并尝试转换为TensorRT。 ? 需要在转换为TensorRT的upsample节点的插件。 对于Tensorflow实现,假设输入大小为1x3x4x19形状,并上采样为1x12x14x19张量。 在TensorRT插件中实现了同样的东西,考虑的流程如下。 tensorflow中的1x3x4x19张量是 [[[...19channel data ...],[...19channel data ...],[...19channel data ...],[...19channel data ...]],
[[...19channel data .