trtexec

<think>好的，用户想了解关于trtexec的信息。首先，我需要回忆一下trtexec的基本用途和功能。trtexec是TensorRT的一个命令行工具，主要用于优化和运行模型，进行性能测试。 接下来，我应该确认trtexec的主要功能点。比如，模型转换，支持ONNX、UFF等格式转换为TensorRT引擎；性能分析，测量推理时间和吞吐量；精度校准，支持INT8量化；还有逐层分析，帮助调试性能瓶颈。 然后，用户可能需要知道基本用法，比如如何转换ONNX模型，如何测试FP16或INT8精度下的性能。需要给出一些示例命令，这样用户可以直接参考使用。 还需要注意常见参数，比如--onnx指定输入模型，--saveEngine保存引擎文件，--worksize设置显存大小，--fp16和--int8启用不同精度，--batchSize调整批次大小。 另外，用户可能会遇到的问题，比如模型转换失败，这时候可能需要检查输入尺寸、插件支持或者查看日志。性能优化方面，调整批次大小或启用不同的精度模式可能有帮助。 最后，应该提醒用户查阅官方文档获取最新信息，因为工具可能会有更新。同时，保持回答结构清晰，分点说明，让用户容易理解。</think>TensorRT的`trtexec`是一个命令行工具，主要用于模型优化、推理测试和性能分析。以下是分步详解： --- ### **一、核心功能** 1. **模型转换** - 支持将ONNX、UFF、Caffe等格式转换为TensorRT引擎（`.plan`或`.engine`）。 - 示例： ```bash trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.plan ``` 2. **性能基准测试** - 测量推理延迟（Latency）、吞吐量（Throughput）和显存占用。 - 示例（测试FP16精度）： ```bash trtexec --onnx=model.onnx --fp16 3. **精度校准** - 支持INT8量化，需提供校准数据集（通过`--calib=<数据路径>`指定）。 4. **逐层分析** - 使用`--dumpProfile`输出逐层耗时，定位性能瓶颈。 --- ### **二、关键参数详解** 1. **输入/输出配置** - `--onnx=<路径>`: 指定ONNX模型路径 - `--saveEngine=<路径>`: 保存生成的TensorRT引擎 - `--inputShapes`: 指定动态输入维度（如`input_name:1x3x224x224`） 2. **精度控制** - `--fp16`: 启用FP16推理 - `--int8`: 启用INT8量化 - `--best`: 自动选择最优精度组合 3. **性能调优** - `--batchSize=<N>`: 设置批次大小 - `--workspace=<MB>`: 显存工作空间大小（默认4096MB） - `--iterations=<N>`: 测试推理迭代次数（取平均时间） --- ### **三、典型使用场景** 1. **快速验证模型兼容性** ```bash trtexec --onnx=model.onnx --verbose ``` - 检查模型是否可成功解析并生成引擎。 2. **对比不同精度性能** ```bash trtexec --onnx=model.onnx --fp16 trtexec --onnx=model.onnx --int8 ``` - 输出FP16和INT8的延迟/吞吐量差异。 3. **动态Shape支持测试** ```bash trtexec --onnx=model.onnx --minShapes=input:1x3x224x224 \ --optShapes=input:8x3x224x224 --maxShapes=input:32x3x224x224 ``` - 验证模型是否支持动态批次或分辨率。 --- ### **四、常见问题处理** 1. **模型转换失败** - 检查输入维度是否匹配ONNX模型定义。 - 确保所有算子均被TensorRT支持（如自定义插件需手动注册）。 2. **INT8量化精度下降** - 增加校准数据集多样性，或调整校准算法（`--calib=<算法>`）。 3. **显存不足** - 降低`--workspace`值或减小`--batchSize`。 --- ### **五、日志与调试** - 使用`--verbose`输出详细日志： ```bash trtexec --onnx=model.onnx --verbose ``` - 错误日志通常位于`stderr`或系统临时目录。 --- 建议结合[NVIDIA官方文档](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#trtexec)进一步探索高级功能。