C#中如何集成TensorRT进行深度学习推理

在C#中集成TensorRT进行深度学习推理需要使用TensorRT的C# API

1. 安装TensorRT库：首先，你需要从NVIDIA官网下载适用于你的操作系统和CUDA版本的TensorRT库。然后，将其解压缩到一个合适的位置，例如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\TensorRT。

2. 添加TensorRT的C# API引用：在你的C#项目中，右键单击“引用”并选择“添加引用”。然后，浏览到TensorRT库的安装目录，例如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\TensorRT\lib，并添加nvinfer.dll、nvinfer_plugin.dll和nvonnxparser.dll文件。

3. 创建TensorRT引擎：要使用TensorRT进行深度学习推理，首先需要创建一个TensorRT引擎。这可以通过将预训练的模型（例如ONNX格式）解析为TensorRT引擎来实现。以下是一个简单的示例代码：

using System; using Nvidia.TensorRT;  class Program {     static void Main(string[] args)     {         // 创建TensorRT引擎         using (var builder = Builder.Create())         using (var network = builder.CreateNetwork())         using (var parser = OnnxParser.Create(network, builder.Logger))         {             // 解析ONNX模型文件             if (!parser.ParseFromFile("model.onnx"))             {                 Console.WriteLine("Failed to parse ONNX model.");                 return;             }              // 配置TensorRT引擎             using (var config = builder.CreateBuilderConfig())             using (var profile = builder.CreateOptimizationProfile())             {                 config.SetFlag(BuilderFlag.FP16);                 config.MaxWorkspaceSize = 1UL << 30;                  // 构建TensorRT引擎                 using (var engine = builder.BuildEngine(network, config))                 {                     // 在此处使用TensorRT引擎进行推理                 }             }         }     } } 

4. 使用TensorRT引擎进行推理：创建TensorRT引擎后，可以使用它进行深度学习推理。以下是一个简单的示例代码：

using System; using Nvidia.TensorRT;  class Program {     static void Main(string[] args)     {         // 加载TensorRT引擎         using (var runtime = Runtime.Create())         using (var engine = runtime.DeserializeCudaEngine("engine.bin", 0))         {             // 创建执行上下文             using (var context = engine.CreateExecutionContext())             {                 // 分配输入和输出缓冲区                 var inputBuffer = new float[1 * 3 * 224 * 224];                 var outputBuffer = new float[1 * 1000];                  // 执行推理                 unsafe                 {                     fixed (float* inputPtr = inputBuffer)                     fixed (float* outputPtr = outputBuffer)                     {                         var bindings = new IntPtr[] { (IntPtr)inputPtr, (IntPtr)outputPtr };                         context.Execute(1, bindings);                     }                 }                  // 处理输出结果                 // ...             }         }     } } 

这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。请注意，TensorRT的C# API可能会随着版本更新而发生变化，因此建议查阅最新的官方文档以获取更多信息。