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你好,在 TRT_NMS 的 symbolic 函数中使用了 TRT::EfficientNMS_TRT,这看起来是使用了 efficientNMSPlugin,但这里使用的参数与官方文档中有所不同,添加了代表数据类型的后缀,这是为什么?另外我想知道 TensorRT 中的 Plugin 是如何支持直接在 g.op() 中使用的,我查看了 PyTorch 的官方文档,里面仅给出了 TorchScript operators 和 ONNX standard operator
TRT::EfficientNMS_TRT
out = g.op('TRT::EfficientNMS_TRT', boxes, scores, iou_threshold_f=iou_threshold, score_threshold_f=score_threshold, max_output_boxes_i=max_output_boxes, background_class_i=background_class, box_coding_i=box_coding, plugin_version_s=plugin_version, score_activation_i=score_activation, outputs=4)
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你好,在 TRT_NMS 的 symbolic 函数中使用了 TRT::EfficientNMS_TRT,这看起来是使用了 efficientNMSPlugin,但这里使用的参数与官方文档中有所不同,添加了代表数据类型的后缀,这是为什么?另外我想知道 TensorRT 中的 Plugin 是如何支持直接在 g.op() 中使用的,我查看了 PyTorch 的官方文档,里面仅给出了 TorchScript operators 和 ONNX standard operator out = g.op('TRT::EfficientNMS_TRT', boxes, scores, iou_threshold_f=iou_threshold, score_threshold_f=score_threshold, max_output_boxes_i=max_output_boxes, background_class_i=background_class, box_coding_i=box_coding, plugin_version_s=plugin_version, score_activation_i=score_activation, outputs=4)
您好,可以参考 https://github.com/NVIDIA/TensorRT/tree/release/8.6/plugin/efficientNMSPlugin 所有属性输入输出排序按照这个来就可以
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你好,在 TRT_NMS 的 symbolic 函数中使用了
TRT::EfficientNMS_TRT
,这看起来是使用了 efficientNMSPlugin,但这里使用的参数与官方文档中有所不同,添加了代表数据类型的后缀,这是为什么?另外我想知道 TensorRT 中的 Plugin 是如何支持直接在 g.op() 中使用的,我查看了 PyTorch 的官方文档,里面仅给出了 TorchScript operators 和 ONNX standard operatorThe text was updated successfully, but these errors were encountered: