NVIDIA TensorRT 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

NVIDIA TensorRT 是一个用于高性能深度学习推理的 SDK，其开源项目包含多个组件和示例应用程序。以下是项目的目录结构及其介绍：

TensorRT/
├── CMake/
├── demo/
├── docs/
├── docker/
├── Makefile
├── onnx-graphsurgeon/
├── parsers/
│   ├── onnx/
│   └── uff/
├── plugin/
├── samples/
│   ├── common/
│   ├── uff_ssd/
│   └── ...
├── tools/
├── README.md
└── ...

• CMake/: 包含用于构建项目的 CMake 配置文件。
• demo/: 包含一些演示应用程序。
• docs/: 包含项目的文档，如用户指南和 API 参考。
• docker/: 包含用于构建 Docker 容器的配置文件。
• Makefile: 用于构建项目的 Makefile。
• onnx-graphsurgeon/: 包含用于 ONNX 图操作的工具。
• parsers/: 包含模型解析器，如 ONNX 和 UFF 解析器。
• plugin/: 包含自定义插件的实现。
• samples/: 包含示例应用程序，展示如何使用 TensorRT。
• tools/: 包含各种工具和脚本。
• README.md: 项目的主 README 文件，包含项目的基本信息和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

TensorRT 项目的启动文件通常是示例应用程序中的主文件。以下是一个典型的启动文件示例：

# samples/sampleMNIST/sampleMNIST.py

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

# 创建 TensorRT 引擎
def build_engine(model_file):
    with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
        with open(model_file, 'rb') as model:
            parser.parse(model.read())
        return builder.build_cuda_engine(network)

# 加载模型并进行推理
def main():
    model_file = "mnist.onnx"
    engine = build_engine(model_file)
    # 进行推理...

if __name__ == "__main__":
    main()

• sampleMNIST.py: 这是一个示例应用程序，用于加载 MNIST 模型并进行推理。
• build_engine: 函数用于创建 TensorRT 引擎。
• main: 主函数，加载模型并进行推理。

3. 项目的配置文件介绍

TensorRT 项目的配置文件通常是用于构建和运行示例应用程序的配置文件。以下是一个典型的配置文件示例：

# samples/common/config.py

import os

# 配置参数
MODEL_FILE = "mnist.onnx"
BATCH_SIZE = 1
MAX_WORKSPACE_SIZE = 1 << 30

# 其他配置参数...

• config.py: 包含示例应用程序的配置参数。
• MODEL_FILE: 指定模型文件的路径。
• BATCH_SIZE: 指定批处理大小。
• MAX_WORKSPACE_SIZE: 指定最大工作空间大小。

以上是 NVIDIA TensorRT 开源项目的基本教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用 TensorRT 项目。