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C#中如何集成TensorRT進(jìn)行深度學(xué)習(xí)推理

c#
小樊
85
2024-09-10 09:10:44
欄目: 編程語言

在C#中集成TensorRT進(jìn)行深度學(xué)習(xí)推理需要使用TensorRT的C# API

  1. 安裝TensorRT庫：首先，你需要從NVIDIA官網(wǎng)下載適用于你的操作系統(tǒng)和CUDA版本的TensorRT庫。然后，將其解壓縮到一個合適的位置，例如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\TensorRT。

  2. 添加TensorRT的C# API引用：在你的C#項目中，右鍵單擊“引用”并選擇“添加引用”。然后，瀏覽到TensorRT庫的安裝目錄，例如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\TensorRT\lib，并添加nvinfer.dll、nvinfer_plugin.dll和nvonnxparser.dll文件。

  3. 創(chuàng)建TensorRT引擎：要使用TensorRT進(jìn)行深度學(xué)習(xí)推理，首先需要創(chuàng)建一個TensorRT引擎。這可以通過將預(yù)訓(xùn)練的模型（例如ONNX格式）解析為TensorRT引擎來實現(xiàn)。以下是一個簡單的示例代碼：

using System;
using Nvidia.TensorRT;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 創(chuàng)建TensorRT引擎
        using (var builder = Builder.Create())
        using (var network = builder.CreateNetwork())
        using (var parser = OnnxParser.Create(network, builder.Logger))
        {
            // 解析ONNX模型文件
            if (!parser.ParseFromFile("model.onnx"))
            {
                Console.WriteLine("Failed to parse ONNX model.");
                return;
            }

            // 配置TensorRT引擎
            using (var config = builder.CreateBuilderConfig())
            using (var profile = builder.CreateOptimizationProfile())
            {
                config.SetFlag(BuilderFlag.FP16);
                config.MaxWorkspaceSize = 1UL << 30;

                // 構(gòu)建TensorRT引擎
                using (var engine = builder.BuildEngine(network, config))
                {
                    // 在此處使用TensorRT引擎進(jìn)行推理
                }
            }
        }
    }
}
  1. 使用TensorRT引擎進(jìn)行推理：創(chuàng)建TensorRT引擎后，可以使用它進(jìn)行深度學(xué)習(xí)推理。以下是一個簡單的示例代碼：
using System;
using Nvidia.TensorRT;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 加載TensorRT引擎
        using (var runtime = Runtime.Create())
        using (var engine = runtime.DeserializeCudaEngine("engine.bin", 0))
        {
            // 創(chuàng)建執(zhí)行上下文
            using (var context = engine.CreateExecutionContext())
            {
                // 分配輸入和輸出緩沖區(qū)
                var inputBuffer = new float[1 * 3 * 224 * 224];
                var outputBuffer = new float[1 * 1000];

                // 執(zhí)行推理
                unsafe
                {
                    fixed (float* inputPtr = inputBuffer)
                    fixed (float* outputPtr = outputBuffer)
                    {
                        var bindings = new IntPtr[] { (IntPtr)inputPtr, (IntPtr)outputPtr };
                        context.Execute(1, bindings);
                    }
                }

                // 處理輸出結(jié)果
                // ...
            }
        }
    }
}

這只是一個簡單的示例，實際應(yīng)用中可能需要根據(jù)具體需求進(jìn)行調(diào)整。請注意，TensorRT的C# API可能會隨著版本更新而發(fā)生變化，因此建議查閱最新的官方文檔以獲取更多信息。

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