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
我通常试图导入TensorFlow python包,但是我得到了以下错误:
以下是上述终端图像的文本:
2020-02-23 19:01:06.163940: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.6'; dlerror: libnvinfer.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
2020-02-2
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
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
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
我试图通过遵循来安装Tensorflow对象检测API。当我结束时,在尝试python object_detection/builders/model_builder_tf2_test.py命令时,我得到了以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "object_detection/builders/model_builder_tf2_test.py", line 25, in <module>
from object_detection.builders import model_builder
F
我的目标是在C++应用程序中运行tensorrt优化的tensorflow图。我正在使用tensorflow 1.8和tensorrt 4。使用python api,我能够优化图形并看到良好的性能提升。
尝试在c++中运行图形失败,并显示以下错误:
Not found: Op type not registered 'TRTEngineOp' in binary running on e15ff5301262. Make sure the Op and Kernel are registered in the binary running in this process.
其他
我已经在TF服务器上部署了yolov3对象检测模型。我可以成功地对单个图像进行推断,现在我想测试多批图像的服务器容量,但是当我试图传递多个图像时,我会得到一个错误:“无法挤压昏暗,预期维数为1,得到6\n\t [{{node 3/yolo_nms/挤压}]”saved_model签名如下
The given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):
inputs['input'] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, -1, -1, 3
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