【TensorRT 10 C++ inference example】最新版本TensorRT c++ api的推理部署教程

时间：2025-05-16 10:45:19

  TensorRT是英伟达推出的部署框架，我的工作经常需要封装我的AI算法和模型给到桌面软件使用，那么tensorRT对我来说就是不二之选。TensorRT和cuda深度绑定，在c++版本的推理教程中需要使用cuda进行数据的显存绑定，由于10之前的写法比较固定，我自己基于tensorRT和cuda写了一套部署框架，将模型转换和核心推理部分都封装了起来。

  但是最近在一个新项目上，我把cuda升级到了12.4，随着的tensorRT也用上了最新的10.11版本，然后我发现原来的代码报错了，仔细检查发现tensorRT10修改了很多原来的api，我在网上查询了一些方案，大部分都没有解决或者不是很清楚，还有些文章需要付费所以也看不了。后来我发现英伟达自己在tensorRT项目中给了很多sample，但是这些sample有点臃肿，所以在这里我分享一下我的方案。

  【关于如何生成trt的引擎文件我这里就不写了，tensorRT10和之前的版本在这里区别不大，而且tensorRT都会给一个转换的可执行文件。所以我直接从模型推理开始。】

  首先，我将回顾一个tensorRT的推理流程，然后会将一些最新版本和之前版本的区别，最后会给上最新版本推理的示例代码。

  TensorRT首先需要初始化模型引擎和执行会话，这个新旧版本都一样，这里放一下我的代码：

// 核心头文件
#include <NvOnnxParser.h>
#include <NvInfer.h>
#include <cuda_runtime_api.h>

// 首先定义cuda stream
cudaStream_t stream;
// 初始化变量
nvinfer1::IRuntime* model_runtime{ nullptr };
nvinfer1::ICudaEngine* model_engine{ nullptr };
nvinfer1::IExecutionContext* model_context{ nullptr };
// 模型路径
const char* modelFile = deployModel.modelPath.c_str();
// 加载模型
model_runtime = nvinfer1::createInferRuntime(gLogger);
std::ifstream fin(modelFile, std::ios::binary);
std::string modelData = "";
while (fin.peek() != EOF) { // 使用fin.peek()防止文件读取时无限循环

    std::stringstream buffer;
    buffer << fin.rdbuf();
    modelData.append(buffer.str());
}
fin.close();
model_engine = model_runtime->deserializeCudaEngine(modelData.data(), modelData.size());
model_context = model_engine->createExecutionContext();

  完成模型的初始化后，接下来我们需要进行数据缓冲的创建，即预先创建好输入输出的数据缓冲，我一般会把每个模型的输入输出的大小写到配置文件里，这样这里就可以直接创建，也可以通过model_engine->getTensorShape(name)进行获取，怎么写都可以，重要的要确定好输入输出的index和shape。

// buffers，这里是一个指针数组，设计多少都可以，一般的模型只有一个输入一个输出的话，设置为2也可以，这里我设置100只是习惯
void* model_buffers[100];
// 计算输入shape，这里的inputShape是[640, 640, 3]，inputIndex是0
int tmpInputSize = 1;
for (int j = 0; j < inputShape.size(); j++) {
    tmpInputSize *= inputShape[j];
}
// 这是使用cuda申请对于大小的显存，并和缓存指针绑定
CUDA_CHECK(cudaMalloc(&model_buffers[inputIndex], tmpInputSize * sizeof(float)));
// 同样的操作对output也进行一遍
int tmpOutputSize = 1;
for (int j = 0; j < outputShape.size(); j++) {
    tmpOutputSize *= outputShape[j];
}
CUDA_CHECK(cudaMalloc(&model_buffers[outputIndex], tmpOutputSize * sizeof(float)));

  我习惯提前做好这些，这些在新旧版本上都是一致的没有区别，接下来就是模型推理部分了，也是有区别的地方。旧版本使用enqueue、enqueueV2进行推理，而新api是enqueueV3这里的差异导致我研究了半天。

  首先看一下旧版本的推理方式，以enqueueV2为例：

// 分配cuda stream
CUDA_CHECK(cudaStreamCreate(&stream));
// 这里是将真正的输入数据移动到刚刚绑定申请完显存的缓存地址上，inputData就是真正的输入数据
CUDA_CHECK(cudaMemcpyAsync(model_buffers[inputIndex], inputData, inputSize * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream));
// 接下来就是推理部分
model_context->enqueueV2(model_buffers, stream, nullptr);
// 完成推理将缓存地址中输出数据移动出来
float* outputData = new float[outputSize];
CUDA_CHECK(cudaMemcpyAsync(outputData, model_buffers[outputIndex], outputSize * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream));
// 同步stream
CUDA_CHECK(cudaStreamSynchronize(stream));

  这里我们可以看到enqueueV2接受了model_buffers作为输入，但是enqueueV3就完全不一样了，他的参数只有一个stream，我看到这个api的时候都懵了，输入怎么办？输出怎么办？于是我看了官方的example，又看了几个教程，才终于搞明白，tensorRT10新增了一个输入输出注册的环节，需要先将buffer地址注册，然后再推理，等于将原来的一步拆分了两步，说实话真的有点脱裤子放屁，没活硬整了。好吧，看一下代码吧。

// 前面都是一样的
CUDA_CHECK(cudaStreamCreate(&stream));
CUDA_CHECK(cudaMemcpyAsync(model_buffers[inputIndex], inputData, inputSize * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream));
// 这里开始，需要进行输入输出的地址注册
model_context->setInputTensorAddress(model_engine->getIOTensorName(inputIndex), model_buffers[inputIndex]);
model_context->setOutputTensorAddress(model_engine->getIOTensorName(outputIndex), model_buffers[outputIndex]);
// 接下来就是推理部分，这里不需要放缓存了
model_context->enqueueV3(stream);
// 完成推理将缓存地址中输出数据移动出来，后面也是和旧版本一样了
float* outputData = new float[outputSize];
CUDA_CHECK(cudaMemcpyAsync(outputData, model_buffers[outputIndex], outputSize * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream));
// 同步stream
CUDA_CHECK(cudaStreamSynchronize(stream));

  搞清楚后，其实挺让人无语的，我想看看源码，可惜老黄并没有公开，github上的也只有头文件和sample，但是感觉这个地址注册可能就是脱裤子放屁了一下，但是这样变动sample里又写的很复杂，真的很让人无语。

  好啦，以上就是本次分享的全部，欢迎大家评论区交流！

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