推荐使用TensorRT插件生成器（TPG）：让自定义运算符开发更简单

在深度学习模型部署的过程中，常常会遇到某些特定的运算符不受TensorRT支持的情况。为了克服这一问题，我们向您推荐一款强大的工具——TPG（TensorRT Plugin Generator）。它是一款自动化工具，可快速为TensorRT生成不支持运算符的插件代码，让您无需深入了解TensorRT插件的工作原理或API使用。

1、项目介绍

TPG是一个Python工具，旨在帮助开发者轻松创建TensorRT插件，处理那些标准库中未涵盖的自定义操作。通过从ONNX模型中提取信息，并结合用户提供的自定义运算符，TPG能生成大部分所需代码，使您只需专注于实现关键的推理内核部分。

2、项目技术分析

TPG的主要功能包括：

• 自动代码生成：从ONNX模型和用户指定的自定义运算符中抽取信息，生成基础插件框架代码。
• YAML配置编辑：生成的YAML文件允许用户明确指定运算符特性，如输入/输出形状、支持的数据类型组合等。
• 编译与加载：生成的代码附带Makefile，方便构建动态库，并可通过trtexec或dlopen加载。

TPG的亮点在于其简化了复杂的TensorRT插件开发流程，使您可以更加专注于算法的实现，而非底层细节。

3、项目及技术应用场景

在以下场景中，TPG尤其有用：

• 定制化模型优化：当您的模型中包含特有或复杂的运算符时，TPG可以帮助您快速生成TensorRT插件，以便充分利用硬件加速。
• 边缘设备部署：对于资源有限的边缘设备，需要高效运行的自定义模型，TPG可以简化开发工作并提高性能。
• 研究和实验：在探索新模型或新算法时，快速集成自定义运算符到TensorRT平台，TPG是理想的选择。

4、项目特点

• 易于使用：提供简单的命令行接口，提取ONNX模型中的信息，生成初始插件配置文件。
• 灵活配置：用户可根据需求修改YAML配置，以适应不同的运算符和性能要求。
• 代码骨架齐全：生成的C++代码已经包含了大部分框架，仅需补充推理内核即可完成完整插件。
• 最佳实践指导：提供详细的示例和文档，便于理解和应用。

安装与使用

TPG支持源码安装和Pypi包安装，具体步骤请参见项目README。一旦安装成功，您可以根据指南生成插件配置文件，完善配置，然后生成代码并进行最后的插件实现。

通过利用TPG，您将能够更高效地开发TensorRT插件，轻松应对各种自定义运算符挑战。现在就加入，提升您的模型部署效率吧！