TensorRT5輸出engine網路層

由於tensorrt5的api相對於tensorrt4有了不少改變，特別是刪除了config類，無法列印轉換後生成的trt_engine網路層。通過依次讀取network每個layer並判斷layer類別，輸出layer的設定屬性，可以達到更好的檢視效果。

**如下：

const std::string kshowlayertype[24] = ;

const std::string kshowactivationtype[3] = ;
const std::string kshowpoolingtype[3] = ;
const std::string kshowscaletype[3] = ;
const std::string kshowelementwisetype[7] = ;
const std::string kshowunarytype[6] = ;
const std::string kshowreducetype[5] = ;
const std::string kshowmatrixoptype[3] = ;
const std::string kshowdatatype[4] = ;
void printlayerinfo(nvinfer1::inetworkdefinition *network)
else
std::cout << showstring << std::endl;
break;
}case 1:
else
std::cout << showstring << std::endl;
break;
}case 2:
case 4:
case 5:
case 7:
else
std::cout << showstring << std::endl;
break;
}case 8:
case 9:
case 11:
case 12:
case 14:
;if(!(order[0]==0 && order[1]==1 && order[2]==2))
//second transpose order
porder = shufflelayer->getsecondtranspose().order;
order[0] = porder[0];
order[1] = porder[1];
order[2] = porder[2];
if(order[0]!=0 || order[1] !=1 || order[2]!=2)
//reshape dims
nvinfer1::dims rdims = shufflelayer->getreshapedimensions();
if(rdims.nbdims==3)
case 16:
case 17:
case 18:
case 19:
case 20:
case 22:
case 23:
default:
std::cout << i << "--nontype layer" << std::endl;
break;}}
}

tensorrt5版本 安裝TensorRT

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