tensorrt反序列化失败

Question

在同一个环境里进行模型导出与反序列化，用的yolo命令导出，但是报错，cuda12.2，cudnn8.9.6.50，tensorrt10.8.0.43

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在TensorRT中，反序列化失败通常是由于以下几个原因引起的：

1. TensorRT版本不匹配：确保你使用的TensorRT版本与模型导出时的版本一致。不同版本的TensorRT可能会导致序列化和反序列化不兼容。

2. CUDA和cuDNN版本不匹配：确保CUDA和cuDNN的版本与TensorRT兼容。你提到使用的是CUDA 12.2和cuDNN 8.9.6.50，TensorRT 10.8.0.43，这些版本应该是兼容的，但最好再次确认。

3. 模型导出问题：在导出模型时，确保使用了正确的参数和配置。YOLO模型的导出命令可能会影响后续的反序列化。

4. 文件路径或权限问题：确保反序列化时指定的文件路径正确，并且有足够的权限访问该文件。

5. 模型文件损坏：检查导出的模型文件是否完整，没有损坏。

解决方案

1. 检查TensorRT版本：

   import tensorrt as trt
   print(trt.__version__)
   

   确保导出的模型和反序列化的环境使用相同的TensorRT版本。

2. 检查CUDA和cuDNN版本：

   nvcc --version
   cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
   

   确保CUDA和cuDNN的版本与TensorRT兼容。

3. 重新导出模型：
   确保在导出模型时使用了正确的参数。例如，使用YOLO导出模型时，确保使用了正确的输入尺寸和配置文件。

4. 检查文件路径和权限：
   确保反序列化时指定的文件路径正确，并且有足够的权限访问该文件。

5. 验证模型文件：
   如果怀疑模型文件损坏，可以尝试重新导出模型并再次进行反序列化。

示例代码

以下是一个简单的TensorRT反序列化代码示例：

import tensorrt as trt

# 创建TensorRT日志记录器
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)

# 反序列化引擎
def deserialize_engine(engine_file_path):
    with open(engine_file_path, "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
        return runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

# 反序列化模型
engine_file_path = "your_model.engine"
engine = deserialize_engine(engine_file_path)

if engine is None:
    print("Failed to deserialize the engine.")
else:
    print("Engine deserialized successfully.")

注意事项

• 确保your_model.engine文件路径正确。
• 如果反序列化失败，检查日志输出以获取更多信息。

如果问题仍然存在，建议提供更多的错误日志信息，以便进一步诊断问题。