Move TRT utility functions from convert_nodes to convert/utils
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2cf2298880
@ -200,18 +200,6 @@ int64 TFAttrs::get<int64>(const string& key) const {
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return this->at(key)->i();
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}
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template <typename TensorShapeType>
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inline nvinfer1::Dims TensorShapeToTrtDims(const TensorShapeType& shape,
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bool ignore_first_dim) {
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nvinfer1::Dims trt_dims;
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const int offset = (ignore_first_dim ? 1 : 0);
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for (int i = offset; i < shape.dims(); i++) {
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trt_dims.d[i - offset] = shape.dim_size(i);
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}
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trt_dims.nbDims = shape.dims() - offset;
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return trt_dims;
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}
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template <typename Container>
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Status TensorShapeArrayToTrtDims(const Container& shape, nvinfer1::Dims* out,
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bool ignore_first_dim = false) {
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@ -314,21 +302,6 @@ Status ValidateTensorProperties(const string& producer_node_type,
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return Status::OK();
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}
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string DebugString(const nvinfer1::DimensionType type) {
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switch (type) {
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case nvinfer1::DimensionType::kSPATIAL:
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return "kSPATIAL";
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case nvinfer1::DimensionType::kCHANNEL:
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return "kCHANNEL";
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case nvinfer1::DimensionType::kINDEX:
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return "kINDEX";
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case nvinfer1::DimensionType::kSEQUENCE:
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return "kSEQUENCE";
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default:
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return StrCat(static_cast<int>(type), "=unknown");
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}
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}
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string DebugString(const nvinfer1::DataType trt_dtype) {
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switch (trt_dtype) {
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case nvinfer1::DataType::kFLOAT:
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@ -344,20 +317,6 @@ string DebugString(const nvinfer1::DataType trt_dtype) {
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}
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}
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string DebugString(const nvinfer1::Dims& dims) {
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string out = StrCat("nvinfer1::Dims(nbDims=", dims.nbDims, ", d=");
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for (int i = 0; i < dims.nbDims; ++i) {
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StrAppend(&out, dims.d[i]);
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if (VLOG_IS_ON(2)) {
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StrAppend(&out, "[", DebugString(dims.type[i]), "],");
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} else {
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StrAppend(&out, ",");
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}
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}
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StrAppend(&out, ")");
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return out;
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}
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string DebugString(const nvinfer1::Permutation& permutation, int len) {
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string out = "nvinfer1::Permutation(";
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for (int i = 0; i < len; ++i) {
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@ -581,14 +540,6 @@ inline nvinfer1::Dims GetTrtDimsForTensor(const Tensor& tensor) {
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return dims;
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}
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inline bool HasStaticShape(const nvinfer1::Dims& dims) {
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if (dims.nbDims < 0) return false;
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for (int d = 0; d < dims.nbDims; ++d) {
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if (dims.d[d] < 0) return false;
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}
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return true;
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}
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int64_t Prod(const nvinfer1::Dims& dims) {
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int64_t count = 1;
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for (int d = 0; d < dims.nbDims; ++d) {
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@ -42,14 +42,6 @@ namespace tensorrt {
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namespace convert {
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using ::stream_executor::port::StatusOr;
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#define IS_TRT_VERSION_GE(major, minor, patch, build) \
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((NV_TENSORRT_MAJOR > major) || \
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||||
(NV_TENSORRT_MAJOR == major && NV_TENSORRT_MINOR > minor) || \
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||||
(NV_TENSORRT_MAJOR == major && NV_TENSORRT_MINOR == minor && \
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||||
NV_TENSORRT_PATCH > patch) || \
|
||||
(NV_TENSORRT_MAJOR == major && NV_TENSORRT_MINOR == minor && \
|
||||
NV_TENSORRT_PATCH == patch && NV_TENSORRT_BUILD >= build))
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struct EngineConnection {
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||||
// Constructs a non-control edge.
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EngineConnection(const string& outside, int out_id, int out_port,
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@ -17,9 +17,15 @@ limitations under the License.
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#define TENSORFLOW_COMPILER_TF2TENSORRT_CONVERT_UTILS_H_
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#include <memory>
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#include <vector>
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#include "tensorflow/core/framework/tensor_shape.h"
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#include "tensorflow/core/lib/core/status.h"
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||||
#if GOOGLE_CUDA && GOOGLE_TENSORRT
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#include "third_party/tensorrt/NvInfer.h"
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#endif // GOOGLE_CUDA && GOOGLE_TENSORRT
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namespace tensorflow {
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namespace tensorrt {
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@ -45,6 +51,41 @@ Status TrtPrecisionModeToName(TrtPrecisionMode mode, string* name);
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Status TrtPrecisionModeFromName(const string& name, TrtPrecisionMode* mode);
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||||
#if GOOGLE_CUDA && GOOGLE_TENSORRT
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||||
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||||
#define IS_TRT_VERSION_GE(major, minor, patch, build) \
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||||
((NV_TENSORRT_MAJOR > major) || \
|
||||
(NV_TENSORRT_MAJOR == major && NV_TENSORRT_MINOR > minor) || \
|
||||
(NV_TENSORRT_MAJOR == major && NV_TENSORRT_MINOR == minor && \
|
||||
NV_TENSORRT_PATCH > patch) || \
|
||||
(NV_TENSORRT_MAJOR == major && NV_TENSORRT_MINOR == minor && \
|
||||
NV_TENSORRT_PATCH == patch && NV_TENSORRT_BUILD >= build))
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||||
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||||
string DebugString(const nvinfer1::DimensionType type);
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string DebugString(const nvinfer1::Dims& dims);
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||||
inline bool HasStaticShape(const nvinfer1::Dims& dims) {
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||||
if (dims.nbDims < 0) return false;
|
||||
for (int d = 0; d < dims.nbDims; ++d) {
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||||
if (dims.d[d] < 0) return false;
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||||
}
|
||||
return true;
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}
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||||
template <typename TensorShapeType>
|
||||
inline nvinfer1::Dims TensorShapeToTrtDims(const TensorShapeType& shape,
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||||
bool ignore_first_dim) {
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||||
nvinfer1::Dims trt_dims;
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||||
const int offset = (ignore_first_dim ? 1 : 0);
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||||
for (int i = offset; i < shape.dims(); i++) {
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||||
trt_dims.d[i - offset] = shape.dim_size(i);
|
||||
}
|
||||
trt_dims.nbDims = shape.dims() - offset;
|
||||
return trt_dims;
|
||||
}
|
||||
#endif // GOOGLE_CUDA && GOOGLE_TENSORRT
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||||
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||||
} // namespace tensorrt
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||||
} // namespace tensorflow
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