C++でTensorRTを展開する方法は何ですか？
C++でTensorRTを使用して展開する場合、以下の手順があります。
- TensorRTの推論エンジンの定義：最初に、トレーニング済みモデルをTensorRTの推論エンジンに変換する必要があります。これはTensorRTのAPIを使用して行うことができます。TensorRTのモデルビルダーを使用して推論エンジンを構築することもできますし、TensorRTのシリアライズされたエンジンファイルを使用することもできます。
- TensorRTの推論エンジンをC++コードに読み込む：Serializeされたエンジンファイルをロードするために、TensorRTのAPI IRuntime::deserializeCudaEngine() を使用します。
- 入力と出力のバッファを作成します：C++のコードで入力と出力のためにメモリを割り当てます。メモリを割り当てるためにはCUDAのAPIであるcudaMalloc()を使用することができます。
- 入力データの埋め込み：入力データをホストメモリからCUDAデバイスメモリの入力バッファにコピーします。
- TensorRTの推論エンジンを呼び出してC++コードで推論を実行する。TensorRTのAPIであるIExecutionContext::execute()を使用して推論を実行できる。
- CUDAデバイスメモリーから出力データを取得し、それをホストメモリにコピーします。
- 必要に応じて出力データを処理します。たとえば、後処理の実施や結果の表示などが挙げられます。
- リソースの解放：割り当てられたメモリとTensorRTに関連するリソースを解放します。
これらの手順は、具体的なアプリケーションや要件に応じて調整や拡張することができます。
