TensorRT trtexec的用法详解

TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能深度学习推理（Inference）引擎，它可以将训练好的深度学习模型进行优化，提高推理速度并降低计算资源消耗。而trtexec是TensorRT提供的一个命令行工具，用于评估ONNX模型的性能，包括模型的加载速度、推理速度等。下面我们将详细介绍trtexec的用法。

一、基本用法

trtexec的最基本用法是使用给定的ONNX模型文件生成TensorRT引擎。命令格式如下：

trtexec --onnx=<path_to_onnx_model>

这里的<path_to_onnx_model>是ONNX模型文件的路径。执行这个命令后，trtexec会加载ONNX模型并生成TensorRT引擎，然后执行推理并输出性能评估结果。

二、指定输出引擎文件的路径

除了生成TensorRT引擎并执行推理外，trtexec还支持将生成的引擎保存到指定路径。命令格式如下：

trtexec --onnx=<path_to_onnx_model> --saveEngine=<path_to_output_engine>

这里的<path_to_output_engine>是保存TensorRT引擎的路径。执行这个命令后，trtexec会生成TensorRT引擎并将其保存到指定路径，然后执行推理并输出性能评估结果。

三、指定批处理大小

在深度学习推理中，批处理大小（batch size）是一个重要的参数，它决定了每次推理处理的输入样本数量。trtexec支持通过设置批处理大小来调优TensorRT引擎的性能。命令格式如下：

trtexec --onnx=<path_to_onnx_model> --batch=<batch_size>

这里的<batch_size>是设置的批处理大小。执行这个命令后，trtexec会使用指定的批处理大小生成TensorRT引擎并执行推理，然后输出性能评估结果。

除了上述基本用法外，trtexec还支持其他选项，如指定工作空间大小、设置日志级别等。这些选项可以帮助用户更好地调优TensorRT引擎的性能。具体用法可以参考TensorRT官方文档或trtexec的帮助信息。

总之，trtexec是一个强大的命令行工具，用于评估ONNX模型的性能并生成TensorRT引擎。通过掌握其基本用法和常用选项，用户可以更好地理解和使用TensorRT，提高深度学习推理的速度和效率。