使用TensorRT遇到过什么坑呢？
2023-09-15 阅读 41
在使用TensorRT时，可能会遇到以下一些常见的坑：
1. 版本兼容性问题：TensorRT的不同版本之间可能存在一些API的差异，因此在使用TensorRT时，需要确保使用的版本与其他依赖库（如CUDA、CUDNN）的版本兼容。
2. 网络结构不支持：TensorRT对某些网络结构的支持可能有限，特别是对于一些复杂的网络结构，可能会遇到不支持的情况。在使用TensorRT之前，需要确保网络结构是TensorRT支持的。
3. 数据类型不匹配：TensorRT对输入和输出的数据类型有一定的要求，例如，某些操作只支持特定的数据类型（如float32），而不支持其他类型（如int8）。在使用TensorRT时，需要确保输入和输出的数据类型与TensorRT的要求一致。
4. 内存管理问题：TensorRT在推理过程中需要管理大量的中间缓存，因此需要合理地管理内存以避免内存溢出或者频繁的内存分配与释放操作。可以使用TensorRT提供的内存管理API来进行内存管理。
5. 性能调优问题：TensorRT提供了许多性能调优的选项，例如，可以通过设置batch size、推理精度等参数来优化推理性能。在使用TensorRT时，需要根据具体应用场景和硬件平台进行性能调优。
这些是一些常见的TensorRT使用中可能遇到的问题，需要根据具体情况进行解决。在遇到问题时，可以查阅TensorRT的官方文档、论坛或者咨询社区中的其他开发者来获取帮助。
更新于 2023年09月15日
