技术指南：在 Linux 系统上安装和测试 NVIDIA TensorRT 7.0

2023-09-17 13:52:48

TensorRT：NVIDIA 的高效推理引擎

简介

TensorRT 是由 NVIDIA 开发的高性能推理引擎，专门针对 NVIDIA GPU 进行优化。它允许深度学习模型部署到 NVIDIA GPU 上，实现高吞吐量和低延迟的推理性能。TensorRT 广泛应用于图像分类、对象检测和自然语言处理等领域。

Linux 系统上的 TensorRT 安装指南

先决条件

Linux 操作系统（建议 Ubuntu 18.04 或更高版本）
NVIDIA 驱动程序（建议 450.51 或更高版本）
CUDA Toolkit（建议 11.0 或更高版本）
Python 3（建议 3.6 或更高版本）

安装步骤

下载 TensorRT DEB 安装包 ：从 NVIDIA 官网获取 TensorRT 7.0 DEB 安装包。
安装 DEB 包 ：使用命令行 sudo dpkg -i <tensorrt_deb_package_name>.deb 进行安装。
验证安装 ：运行 tensorrt-info 命令验证安装是否成功。

安装 Python API 接口

下载 TensorRT Python 包 ：使用 pip install tensorrt 命令从 PyPI 下载。
验证安装 ：使用 python -c "import tensorrt" 命令验证安装是否成功。

测试 TensorRT

运行测试用例

导航到测试用例文件夹 ：cd /usr/src/tensorrt/samples/python
运行测试用例 ：执行 python test_*.py 命令运行所有测试用例。
验证结果 ：所有测试用例通过表明 TensorRT 已成功安装并正常工作。

使用 TensorRT 进行推理示例

以下 Python 代码示例展示了如何使用 TensorRT 进行推理：

import tensorrt as trt

# 加载模型
engine_file = "model.trt"
with open(engine_file, "rb") as f:
    engine = trt.Runtime(trt.Logger()).deserialize_cuda_engine(f.read())

# 创建输入和输出张量
input_tensor = trt.Tensor()
output_tensor = trt.Tensor()

# 创建推理上下文
context = engine.create_execution_context()

# 设置输入张量
context.set_binding_shape(0, input_shape)
context.set_binding_data(0, input_tensor)

# 执行推理
context.execute(batch_size=1)

# 获取输出张量
output_tensor = context.get_binding_data(1)