跟着大佬学知识

• 一步一步实现Tensor_pro，从而理解手写AI团队的思想

  • 我仅上传代码：在windows下，用vs创建工程然后加载代码；在linux下，根据自己习惯创建工程。

• 深入理解线程、内存复用等知识

  • 无锁队列

• 第一阶段记录 V1

  • 基本流程，job管理

• 第二阶段记录 V2

  • tensor的管理

• 第三阶段记录 V3

  • 显存的复用

• nvidia解码V4

  • 基础知识V4_1

  • ffhdd库封装过程V4_2

易错点记录

/*
trt_infet.cpp
因为我们的onnx是explicite 模式。
所以在enqueueV2之前必须要setBindingDimensions
*/
int inputBatchSize = inputs_[0]->size(0);  // 拿到batch
for (int i = 0; i < engine_->getNbBindings(); ++i) {
    auto dims = engine_->getBindingDimensions(i);
    auto type = engine_->getBindingDataType(i);
    dims.d[0] = inputBatchSize;
    if (engine_->bindingIsInput(i)) {
        context_->setBindingDimensions(i, dims);
    }
}

将输入的shape重置后，那么output的大小也要改变，此时对Tensor的管理中，就得支持resize_dim的操作

引用

shouxieai/tensorRT_Pro: C++ library based on tensorrt integration

感谢手写AI各位大佬的无私贡献，让我们可以学习到更深入的知识！！！