модуль tenensrt не имеет атрибута Logger

Question

Я получаю сообщение об ошибке при импорте Logger () и Builder ()

Я использую Jetson AGX Xavier.

Я также пробовал использовать оболочку Python.

import tensorflow.contrib.tensorrt as trt
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'tensorflow.contrib.tensorrt' has no attribute 'Logger'

Я также НЕ могу импортировать trt.Builder ().

Версия Python - 3.6.7

Вывод "dpkg -l | grep nvinfer", который даетВерсия Tensor RT:

ii  libnvinfer-dev                             5.0.6-1+cuda10.0                                arm64        TensorRT development libraries and headers
ii  libnvinfer-samples                         5.0.6-1+cuda10.0                                all          TensorRT samples and documentation
ii  libnvinfer5                                5.0.6-1+cuda10.0                                arm64        TensorRT runtime libraries
ii  python-libnvinfer                          5.0.6-1+cuda10.0                                arm64        Python bindings for TensorRT
ii  python-libnvinfer-dev                      5.0.6-1+cuda10.0                                arm64        Python development package for TensorRT
ii  python3-libnvinfer                         5.0.6-1+cuda10.0                                arm64        Python 3 bindings for TensorRT
ii  python3-libnvinfer-dev 5.0.6-1+cuda10.0 arm64 Python 3 development package for TensorRT

Answer 1

Я решил проблему.Я сделал следующее:

Я удалил Tensorflow 1.13 и установил 1.12.Я удалил всю виртуальную среду.Не внесено никаких изменений в Jetpack 4.2 и его версии Tensor RT.

Но все же я не смог найти причину.

Спасибо

Answer 2

Импортируемый вами пакет import tensorflow.contrib.tensorrt as trt не является TensorRT, это пакет, который интегрирует TensorRT в TF. В этом пакете нет модулей, которые вы ищете, таких как Logger или Builder. Этот пакет имеет свои собственные API, которые используются для оптимизации моделей TF с использованием TensorRT.

Дополнительные ссылки для интеграции TensorRT в TF:

• https://docs.nvidia.com/deeplearning/dgx/tf-trt-user-guide/index.html
• https://github.com/tensorflow/tensorrt/tree/master/tftrt/examples/image-classification
• https://developer.nvidia.com/gtc/2019/video/S9431

Если вы ищете использование TensorRT API непосредственно за пределами TF, вы должны импортировать его следующим образом: import tensorrt as trt.

• https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html#importing_trt_python