TensorRT Python 推理
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。
延伸解读
为何选择Python进行推理验证
文章指出，使用trtexec验证TensorRT引擎正确性较为不便，而TensorRT C++ API需要编译。Python API则无需构建，且拥有丰富的数据操作和可视化库，能更便捷地验证引擎输出。这适合快速原型验证和调试场景。
内存管理的关键工具
文章提供的Python实用工具中，HostDeviceMem类封装了主机和设备内存的分配与释放，并利用CUDA Python API进行内存拷贝。allocate_buffers函数根据引擎的输入输出张量自动分配缓冲区，简化了内存管理。这些工具适用于大多数预构建引擎和自定义插件的推理场景。
示例验证逻辑与预期结果
示例使用由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。输入随机数据后，输出张量应与输入张量完全相同。代码通过np.testing.assert_equal断言验证这一点，直观展示了推理正确性。
Q&A
如何使用TensorRT Python API进行推理验证？
可以通过几行代码使用TensorRT Python API运行预构建的TensorRT引擎和自定义插件进行推理验证。
在使用TensorRT进行推理时，如何管理输入和输出张量的内存？
用户需要使用CUDA Python API管理输入和输出张量的内存缓冲区。
TensorRT引擎和自定义插件的输出张量应该是什么样的？
输出张量应与输入张量完全相同。
TensorRT Python推理的示例代码在哪里可以找到？
TensorRT Python推理的示例代码可以在TensorRT Python Inference GitHub仓库中找到。
使用TensorRT进行推理的主要步骤是什么？
主要步骤包括加载引擎和插件、分配输入输出缓冲区、执行推理和释放资源。
TensorRT Python API的优势是什么？
TensorRT Python API提供了丰富的数据操作和可视化库，方便验证引擎的正确性，无需编译即可运行应用。
