TPAT
TensorRT Plugin Autogen Tool
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- .gitignore
- blazerml-tvm
- Compare_handwritten.md
- Operators.md
- Optimize_TensorRT.md
- example_tensorflow.py
- test_add_dynamic.py
- test_concat_dynamic.py
- test_gathernd_dynamic_direct.py
- test_gathernd_dynamic_direct_wm.py
- test_lstm_dynamic_direct.py
- test_lstm_dynamic_direct_wm.py
- test_matmul_weight_dynamic.py
- test_onehot_dynamic_direct.py
- test_scatternd_dynamic_direct_wm.py
- test_sparse_conv_direct.py
- test_split_dynamic_direct.py
- .gitignore
- .gitignore
- tpat_test_matmul_3.d
- tpat_test_matmul_3.o
- .gitignore
- Makefile
- trt8.0_plugin_cu.template
- trt8.0_plugin_cu_dynamic.template
- trt8.0_plugin_h.template
- trt8.0_plugin_h_dynamic.template
- __init__.py
- cuda_kernel.py
- onnx_modified.py
- onnx_to_plugin.py
- plugin_template.py
- plugin_template_params.py
- type_mapping.py
- unsupported_ops.py
- .gitignore
- test_tpat.py
- .code.yml
- .gitmodules
- Dockerfile
- LICENSE
- README.md
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/Tencent/TPAT
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd TPAT
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
nvidia-docker build .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
nvidia-docker run -itd --gpus all -v <TPAT path dir>:/root <Image_ID> /bin/bash
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
nvidia-docker exec -it <Container_ID> /bin/bash
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make -j
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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