TRT3-trt-basic - 5.1 封装插件

**TRT3-TRT-Basic封装插件**

**概述**

本文介绍如何使用TensorRT3（TRT）进行基本的推理任务封装。我们将创建一个名为`trt_basic`的插件，用于在TensorFlow中使用TRT进行推理。

**环境准备**

* Python3.7+
* TensorFlow2.x* TensorRT3.x**安装依赖项**

bashpip install tensorflow tensorrt

**创建TRT基本封装插件**

首先，我们需要在TensorFlow中注册一个名为`trt_basic`的插件。我们将使用TensorFlow提供的`tf_plugin_register`函数来完成此操作。

import tensorflow as tf# 注册TRT基本封装插件tf_plugin_register = tf.load_op_kernel('trt_basic')

**定义推理函数**

接下来，我们需要定义一个名为`trt_inference`的函数，该函数将用于执行推理任务。该函数将接受一个输入张量，并返回一个输出张量。

def trt_inference(inputs):
 # 使用TRT进行推理 outputs = tf.trt.infer(inputs)
 return outputs

**创建TRT基本封装类**

现在，我们需要创建一个名为`TrtBasic`的类，该类将用于封装我们的推理函数。

class TrtBasic(tf.Module):
 def __init__(self, *args, **kwargs):
 super(TrtBasic, self).__init__(*args, **kwargs)

 @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=(1,), dtype=tf.float32)])
 def call(self, inputs):
 # 使用TRT进行推理 outputs = trt_inference(inputs)
 return outputs

**使用TRT基本封装类**

最后，我们可以使用我们的`TrtBasic`类来执行推理任务。

# 创建一个TRT基本封装实例trt_basic = TrtBasic()

# 使用TRT进行推理inputs = tf.constant([1.0])
outputs = trt_basic(inputs)

print(outputs)

**总结**

在本文中，我们介绍了如何使用TensorRT3（TRT）进行基本的推理任务封装。我们创建了一个名为`trt_basic`的插件，用于在TensorFlow中使用TRT进行推理。我们定义了一个推理函数，并创建了一个名为`TrtBasic`的类来封装我们的推理函数。最后，我们使用我们的`TrtBasic`类来执行推理任务。

**注意**

本文中的代码示例仅供参考，具体实现可能需要根据实际需求进行调整和优化。