【源码】基于TensorRT框架的语音识别推理工具

项目简介

本项目是基于TensorRT框架的深度学习模型推理工具，聚焦于语音识别任务。采用Python和C++编写，借助TensorRT的优化能力，大幅提升深度学习模型在GPU上的推理速度。项目支持多种自定义插件，可处理复杂计算任务，提供高效的模型推理功能。

项目的主要特性和功能

1. TensorRT网络构建：提供辅助类与方法，用于在PyTorch中定义和操作TensorRT网络，支持如conformer+MoE等复杂模型结构并针对性优化。
2. 模型推理：实现加载TensorRT模型并执行推理，涵盖输入数据预处理、模型执行和输出结果后处理。
3. 插件支持：支持注意力掩码Softmax插件、批量归一化插件等自定义插件，处理特定计算任务，提升模型灵活性与性能。
4. 性能优化：利用TensorRT的轮廓优化、FP16/INT8量化等功能提高推理速度，在T4显卡上，输入206帧真实语音数据，TensorRT float time = 20.44ms，加速比达7.x。
5. 日志和调试：提供日志记录功能，支持单步调试和性能分析，确保模型稳定性和高效性。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python和C++开发环境，以及TensorRT和CUDA、cuDNN等相关依赖库。
2. 模型准备：下载或准备TensorRT支持的模型文件（如.plan文件），确保路径正确并配置相应环境变量。
3. 运行推理：使用提供的Python和C++工具进行模型推理，加载模型文件，设置输入数据，执行推理并获取输出结果。
4. 性能测试：使用提供的测试脚本进行性能测试，验证加速效果，根据结果调整模型配置和优化参数提升性能。

注意事项

• 具体安装和使用步骤可能因项目版本和配置不同而有差异，建议参考项目文档或相关教程操作。
• 模型推理时，确保输入数据格式与模型要求一致，避免因数据格式问题导致推理失败。
• 开发和调试过程中，充分利用TensorRT的日志和调试功能，及时发现并解决问题。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】