Lei Mao's Log Book
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TensorRT Python 推理
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用TensorRT Python API在几行代码中运行预构建的TensorRT引擎和自定义插件进行推理验证。通过使用Python丰富的数据操作和可视化库，可以更方便地验证TensorRT引擎的正确性。文章提供了一些Python实用工具和示例代码，展示了如何管理输入和输出张量的内存缓冲区，并进行推理操作。最后，文章展示了如何加载引擎和插件，并运行推理验证。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用TensorRT Python API进行推理验证。
- 使用Python API可以更方便地验证TensorRT引擎的正确性。
- 文章提供了Python实用工具和示例代码，管理输入和输出张量的内存缓冲区。
- 用户需要使用CUDA Python API管理输入和输出张量的内存。
- 提供了用于运行推理的Python实用工具，适用于大多数用例。
- 示例代码展示了如何加载引擎和插件，并运行推理验证。
- 通过简单的几行代码即可运行预构建的TensorRT引擎和自定义插件。
- 示例中使用了身份神经网络构建的TensorRT引擎和身份卷积层构建的自定义插件。
- 输出张量应与输入张量完全相同。
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