5.5.tensorRT基础(2)-封装插件过程，并实现更容易的插件开发

**TensorRT 基础（2）- 封装插件过程**

在前面的文章中，我们已经了解了 TensorRT 的基本概念和使用方法。然而，TensorRT 的真正强大之处在于其可定制性和灵活性。在本文中，我们将重点讨论如何封装插件过程，并实现更容易的插件开发。

**什么是插件？**

在 TensorRT 中，插件（Plugin）是一种自定义的层，可以被添加到网络模型中，以实现特定的功能。插件可以用于各种任务，如数据预处理、特征提取、分类等。

**为什么需要封装插件过程？**

虽然TensorRT 提供了丰富的内置层和工具，但在某些情况下，我们可能需要自定义自己的层来满足特定需求。这就是封装插件过程的目的。通过封装插件过程，我们可以实现更容易的插件开发，并且能够轻松地将我们的自定义层集成到 TensorRT 网络中。

**如何封装插件过程？**

封装插件过程涉及以下几个步骤：

1. **创建一个新的类**:首先，我们需要创建一个新的类来代表我们的插件。这个类应该继承自 `nvinfer1::IPluginV2Dynamic` 或 `nvinfer1::IPluginV2`，具体取决于我们需要实现的功能。
2. **重载必要的函数**:接下来，我们需要重载一些必要的函数，以便我们的插件能够正常工作。这些函数可能包括 `initialize()、terminate()、enqueue()、getNbOutputs()` 等。
3. **实现自定义逻辑**:在这个步骤中，我们可以实现自己的自定义逻辑，例如数据预处理、特征提取等。
4. **注册插件**:最后，我们需要将我们的插件注册到 TensorRT 中，以便能够使用它。

**示例代码**

以下是封装插件过程的一个简单示例：

cpp#include <nvinfer1.h>
#include <iostream>

// 我们的自定义类，继承自 IPluginV2Dynamicclass MyPlugin : public nvinfer1::IPluginV2Dynamic {
public:
 // 初始化函数 virtual void initialize() override {}

 // 终止函数 virtual void terminate() override {}

 // 执行函数 virtual int enqueue(int batchSize, const float* input[6], float** output[3], nvinfer1::Stream& stream) override {
 // 我们的自定义逻辑 for (int i =0; i < batchSize; i++) {
 output[0][i] = input[0][i] + input[1][i];
 }
 return0;
 }

 // 获取输出数量函数 virtual int getNbOutputs() const override { return1; }

 // 获取输出类型函数 virtual nvinfer1::DataType getOutputDataType(int index, const nvinfer1::DataType& inputType) const override {
 return nvinfer1::DataType::kFLOAT;
 }
};

// 注册插件static void registerPlugin() {
 auto plugin = new MyPlugin();
 nvinfer1::ITensor* output[3];
 nvinfer1::Stream stream;
 int batchSize =10;
 float input[6][batchSize] = {{0.1,0.2}, {0.3,0.4}};
 plugin->enqueue(batchSize, input, output, stream);
}