TensorRT(二)使用教程
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发布时间：2025-01-06 20:57
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购买板子并确认系统状态。若内存仅16G，建议加装固态硬盘。需注册NVIDIA账号。
进行系统迁移至固态硬盘，注意迁移后原SD卡系统不可擦除。安装CUDA、Cudnn、TensorRT等组件。在过程中可能遇到错误，如访问APT仓库失败、sudo apt update报错。
检查CUDA和CUDNN安装情况。如果未能正常验证，手动安装特定版本的cuDNN。再次验证安装结果。
安装Pytorch，首先需下载并安装Cpython。安装完成后验证是否成功。若遇到错误，如libopenblas.so.0问题，可尝试安装pillow至9.2.0版本，之后配置并安装torchvision。解决导入错误问题，重新安装pillow至8.4.0版本。
测试Pytorch与torchvision的联合使用。若出现SyntaxError，说明未来功能注解未定义，可通过调整环境或版本解决。
了解TensorRT用于嵌入式部署，ONNX作为神经网络模型的通用文件格式。Pytorch到ONNX到TensorRT的转换过程。考虑直接从Pytorch转为TensorRT以优化精度和性能。
自定义插件集成到TensorRT中，当模型包含TensorRT不支持的操作时。使用生成插件的工具，确保网络结构和参数的正确输入。
使用ONNX文件作为TensorRT的输入，ONNX格式需要转换为TensorRT Engine以优化模型。可以通过C++API、Python API、TF_TRT Runtime进行优化。TF_TRT可能有，C++API通常比Python API更高效。
利用netron.app等工具可视化ONNX模型，并在TensorRT中进行测试，以评估优化后的模型性能和精度。
