TRTEXEC 搭配 Classification TF1/TF2/PyT

trtexec 工具是一个命令行封装程序，包含在 TensorRT 示例中。TAO 5.0.0 在 TAO Deploy 容器（或通过启动器运行时为任务组）中公开了 trtexec 工具，以便使用基于 x86 的 CPU 和独立 GPU 部署模型。要在其他平台（例如 Jetson 设备）上或在 TAO 容器中默认未使用的 TensorRT 版本中使用 trtexec，您可以参考 官方 TensorRT 文档，了解如何获取 trtexec。

本节介绍如何使用 trtexec 生成 TensorRT 引擎，这使您能够在 TensorRT、Triton 和 Deepstream 上部署 TAO 训练的模型。

要为 Classification TF1/TF2/PyT 生成 .onnx 文件，请参阅分类文档。您还可以参考 Classification TAO-Deploy 文档，以获取有关生成 INT8 校准文件的说明。

            

            
trtexec --onnx=/path/to/model.onnx \
        --maxShapes=input_1:64x3x224x224 \
        --minShapes=input_1:1x3x224x224 \
        --optShapes=input_1:32x3x224x224 \
        --calib=/path/to/int8/calib.txt \
        --fp16 \
        --int8 \
        --saveEngine=/path/to/save/trt/model.engine