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tiny-tensorrt

tiny-tensorrt

简洁易用的nvidia TensorRT封装库，支持通过C++和Python API快速部署Onnx模型

tiny-tensorrt是一个简洁易用的nvidia TensorRT封装库，支持通过C++和Python API快速部署Onnx模型。依赖CUDA、CUDNN和TensorRT，兼容多个版本。项目已停止维护，建议使用TensorRT的Python API或trtexec/polygraphy工具。更多信息请参考项目Wiki。

tiny-tensorrtTensorRTCUDACUDNNonnx modelGithub开源项目
访问官网GitHub文档

项目概述

tiny-tensorrt 是一个简单易用的 NVIDIA TensorRT 封装工具，专为 ONNX 模型设计，并提供 C++ 和 Python 两种 API 接口。用户可以通过极少的代码行数，快速地将模型部署到生产环境中。

项目背景

tiny-tensorrt 是在更好的引擎构建替代方案出现之前的一个有益尝试。不过，随着 TensorRT 的 Python API 和 trtexec/polygraphy 工具的推广，tiny-tensorrt 项目已不再维护。因此，使用者可以选择这些新工具快速构建引擎。

功能特色

使用 tiny-tensorrt，用户可以轻松进行以下操作：

  • 创建 TensorRT 引擎。
  • 在主机与设备之间传输数据。
  • 高效地执行前向传播运算。

下面是一个典型的 C++ 使用示例代码：

Trt* net = new Trt();
net->SetFP16();
net->BuildEngine(onnxModel, engineFile);
net->CopyFromHostToDevice(input, inputBindIndex);
net->Forward();
net->CopyFromDeviceToHost(output, outputBindIndex);

安装指南

为了使用 tiny-tensorrt，用户需预先安装以下库：

  • CUDA
  • CUDNN
  • TensorRT

支持的 CUDA 版本包括：10.2, 11.0, 11.1, 11.2, 11.3 和 11.4。支持的 TensorRT 版本包括：7.0, 7.1, 7.2, 8.0, 8.2 和 8.4。

安装步骤如下：

  1. 更新软件包并安装构建工具：

    sudo apt-get update -y
sudo apt-get install cmake zlib1g-dev

  2. 如果需要 Python 绑定，安装 Python 依赖：

    sudo apt-get install python3 python3-pip
pip3 install numpy

  3. 克隆项目仓库：

    git clone --recurse-submodules -j8 https://github.com/zerollzeng/tiny-tensorrt.git

  4. 构建项目：

    cd tiny-tensorrt
mkdir build && cd build
cmake .. && make

用户构建完成后，可以将库文件 libtinytrt.so 和头文件 Trt.h 集成到自己的项目中，并可使用 Python 模块 pytrt.so。

文档与许可证

关于 tiny-tensorrt 的更多信息，请参考项目的 Wiki 页面。同时，需要注意的是，任何第三方模块和 TensorRT 的使用需遵循其各自的许可证协议。至于项目中由作者编写的部分，用户可以随意使用。

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