Torch-TensorRT是pytorch官方对tensorrt的支持,将tensorrt推理加速功能直接集成进了pytorch。但是官方只提供linux预编译二进制,而缺乏对Windows编译支持,如果按照官方指引,不出意外将会得到一堆编译错误,本文记录一下几点技巧
1. 安装TensorRT,CUDA,CUDNN
本步骤略过,在Nvidia官网安装好之后添加到PATH即可
2. 指定TORCH_DIR
下载大于2.0版本的libtorch
在cmake-gui中指向下载的libtorch目录,注意必须为libtorch/share/cmake/Torch
修改mkl链接库
如果你没有安装mkl,可以直接使用conda install mkl
安装,无需去intel官网注册下载,但要注意随后在Visual Studio中更改mkl链接库的名字。需要更改的有torch_trt
、torchtrt_plugin
、torchtrt_runtime
、torchtrtc
这几个解决方案,给mkl_*.lib
加上_dll
后缀即可。
官方的Bug
官方的cmake其实留了一个bug,那就是core/lowering/passes
忘了编译unpack_scaled_dot_product_attention.cpp
,会导致后面找不到函数的reference。我已经修复了这个问题并给官方提交了PR,相信不久会合入master.
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