TensorRT简介
TensorRT是NVIDIA开发的高性能深度学习推理SDK,专为在NVIDIA GPU上进行高效推理而设计。它可以优化神经网络模型,生成高度优化的运行时引擎,从而大幅提升推理性能和吞吐量。
官方资源
GitHub仓库
TensorRT的开源组件托管在GitHub上:
https://github.com/NVIDIA/TensorRT
该仓库包含:
- TensorRT插件源代码
- ONNX解析器
- 示例应用程序
- 构建脚本
可以通过以下命令克隆仓库:
git clone -b main https://github.com/nvidia/TensorRT
cd TensorRT
git submodule update --init --recursive
安装TensorRT
TensorRT提供了预构建的Python包,可以通过pip轻松安装:
pip install tensorrt
也可以从NVIDIA开发者官网下载对应版本的TensorRT安装包。
示例代码
TensorRT GitHub仓库的samples
目录包含了丰富的示例代码,涵盖了常见的使用场景:
- 基础用法示例
- 自定义层插件
- INT8量化
- 动态shape处理
- 等等
建议通过学习这些示例来熟悉TensorRT的API和最佳实践。
性能优化
要充分发挥TensorRT的性能,可以参考以下资源:
社区资源
进阶学习
掌握基础后,可以进一步学习:
- 自定义TensorRT插件开发
- TensorRT与其他框架(如TensorFlow、PyTorch)的集成
- 在边缘设备上部署TensorRT模型
希望这个资料汇总能帮助您快速入门并深入学习TensorRT。如果您在学习过程中有任何问题,欢迎在社区中交流讨论。