学习笔记----Tensor介绍 & 推理（python） & pycuda & tensorrt安装_pycuda tensorrt

Tensorrt介绍及推理代码示例

Tensorrt介绍
Tensorrt介绍2
tensorrt推理 onxx转engine代码（python）

前言

pycuda和tensorrt的安装并无太大难处，一般采用pip install pycuda/tensorrt==version的方式即可，主要是和cuda版本需要对应

pycuda安装

pycuda的安裝注意需要和当前cuda&python版本相对应
否则会出现如下报错1：

ERROR: Failed building wheel for pycuda
Failed to build pycuda
ERROR: Could not build wheels for pycuda, which is required to install pyproject.toml-based projects

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截图如下

相关对应版本见下图，官网链接

解决办法 & 安装方法
这里可通过官网下载安装，也可以直接pip安装

pip install pycuda==version
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而后出现如下报错2：

src/cpp/cuda.hpp:14:18: fatal error: cuda.h: No such file or directory
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export CPATH=$CPATH:/usr/local/cuda/include
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/   （cuda版本为当前环境版本）
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
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tensorrt安装

tensorrt的安装需要注意以下两点：
1.和当前cuda版本相对应
2.一般需要与onnx转trt模型所应用的tensorrt版本相对应

常见错误

常见在执行 context = engine.create_execution_context() 会出现如下错误

AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘create_execution_context’
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解决办法 & 安装方法
这里便是版本关系不对应所产生的错误，使得导入trt模型时，engine的类型会为None
而正确的类型应该为 tensorrt.tensorrt.ICudaEngine

engine_file_path = r'/home/model.trt'
with open(engine_file_path, 'rb') as f:
    engine_data = f.read()
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)
print(engine)
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解决办法参考链接

版本对应关系见官网链接
对应关系如图中所示
官网直接下载并安装的方式可参考如下两个链接：链接1 & 链接2

该方式有些麻烦，本人也比较懒，直接采用了pip的方式，也可安装成功（用的清华源）

pip install tensorrt==8.5.3.1
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