【SOP】使用MMDeploy将MMAction2的模型转换为TensorRT

配置环境

执行一个MMAction2的Demo

执行 demo/demo.py ,并使用 tsm 配置文件。

bash 复制代码
python demo/demo.py "configs/recognition/tsm/tsm_imagenet-pretrained-r50_8xb16-1x1x16-50e_kinetics400-rgb.py" "../mmaction2 Ckpt/tsm_imagenet-pretrained-r50_8xb16-1x1x16-50e_kinetics400-rgb_20220831-042b1748.pth" "demo/demo.mp4" "tools/data/kinetics/label_map_k400.txt"

将Demo转为TensorRT

Clone the mmdeploy repo: git clone -b main https://github.com/open-mmlab/mmdeploy.git

假设当前路径是:

其中 Ckpt 存放了 .pth 文件,将要生成的 .onnx.engine 也会放在 Ckpt 中。.engine 就是转换好的 TensorRT 文件。

执行下面的指令完成TensorRT转换:

bash 复制代码
cd mmdeploy
python tools/deploy.py "configs/mmaction/video-recognition/video-recognition_2d_tensorrt_static-224x224.py" "../mmaction2/configs/recognition/tsm/tsm_imagenet-pretrained-r50_8xb16-1x1x16-50e_kinetics400-rgb.py" "../Ckpt/tsm_imagenet-pretrained-r50_8xb16-1x1x16-50e_kinetics400-rgb_20220831-042b1748.pth" "tests/data/arm_wrestling.mp4" --work-dir "../Ckpt/tsm_trt" --device cuda:0 --show --dump-info

会遇到报错:

Error Code 4: Internal Error (input: kMIN dimensions in profile 0 are [1,250,3,224,224] but input has static dimensions [1,160,3,224,224].)

Because the shape in mmdeploy/configs/mmaction/video-recognition/video-recognition_2d_tensorrt_static-224x224.py is default as [1, 250, 3, 224, 224], while the shape of tests/data/arm_wrestling.mp4 is [1, 160, 3, 224, 224]. The shapes should be the same.

修改 [1, 250, 3, 224, 224][1, 160, 3, 224, 224] 后即可。

相关推荐
小蜗子几秒前
Multi‐modal knowledge graph inference via media convergenceand logic rule
人工智能·知识图谱
SpikeKing13 分钟前
LLM - 使用 LLaMA-Factory 微调大模型 环境配置与训练推理 教程 (1)
人工智能·llm·大语言模型·llama·环境配置·llamafactory·训练框架
黄焖鸡能干四碗42 分钟前
信息化运维方案,实施方案,开发方案,信息中心安全运维资料(软件资料word)
大数据·人工智能·软件需求·设计规范·规格说明书
43 分钟前
开源竞争-数据驱动成长-11/05-大专生的思考
人工智能·笔记·学习·算法·机器学习
ctrey_1 小时前
2024-11-4 学习人工智能的Day21 openCV(3)
人工智能·opencv·学习
攻城狮_Dream1 小时前
“探索未来医疗:生成式人工智能在医疗领域的革命性应用“
人工智能·设计·医疗·毕业
学习前端的小z1 小时前
【AIGC】如何通过ChatGPT轻松制作个性化GPTs应用
人工智能·chatgpt·aigc
埃菲尔铁塔_CV算法2 小时前
人工智能图像算法:开启视觉新时代的钥匙
人工智能·算法
EasyCVR2 小时前
EHOME视频平台EasyCVR视频融合平台使用OBS进行RTMP推流,WebRTC播放出现抖动、卡顿如何解决?
人工智能·算法·ffmpeg·音视频·webrtc·监控视频接入
打羽毛球吗️2 小时前
机器学习中的两种主要思路:数据驱动与模型驱动
人工智能·机器学习