Tensorrt找不到模块volume和nptype

在jetson orin nano部署tensorrt加速模型时出现错误：module ‘tensorrt’ has no attribute ‘volume’ tensorrt的版本是8.5.2.2，我去官网看了一下trt的api也是有这个函数的，不光是这个函数，nptype函数也找不到了

解决了，在虚拟环境软链接的时候，不能只软链接tensorrt.so而是要把原先主环境下所有有关tensorrt的文件夹全部软链接，不然会导致函数缺少，tensorrt7没有这个问题tensorrt8才出现这个问题

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：

根据您的描述，您在Jetson Orin Nano上使用TensorRT时遇到了一些问题。从错误信息来看，您在使用TensorRT的volume函数时出现了错误。这个错误可能是由TensorRT API的版本不匹配导致的。

TensorRT 8.5.2.2是比较新的版本，如果您的代码是基于旧版本的TensorRT API编写的，可能会出现与新版本不兼容的问题。在TensorRT 8.0及以上版本中，TensorRT API进行了一些更新和更改，包括删除了一些旧的API函数，修改了一些函数的名称和参数等。

针对您遇到的问题，TensorRT的volume函数已经被更改为size函数。因此，您可以尝试将代码中的volume函数替换为size函数并重新编译代码。如果您的代码中还有其他TensorRT API函数出现了问题，可以查看TensorRT API文档，找到相应的新版本函数并进行相应修改。

另外，如果您在TensorRT 8.5.2.2中找不到nptype函数，可能是因为该函数已经被更改或删除了。您可以查看TensorRT API文档，确定该函数是否仍然存在，并查找替代函数进行相应修改。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

该回答引用ChatGPT
根据你提供的问题描述，可以初步判断是引用了错误的模块或者版本不兼容所导致。

关于 `module ‘tensorrt’ has no attribute ‘volume’` 和 `nptype` 函数找不到的问题，可能原因是版本不兼容。TensorRT API 在版本升级时会有一些改变，有些函数可能会被替换或者命名空间有所更改。因此，建议检查一下代码中所引用的 TensorRT 版本是否与当前环境的版本一致。

除此之外，在部署 TensorRT 模型时还需要注意以下几点：

1. 确认是否已正确安装 TensorRT 并将其环境变量设置正确。

2. 编写代码时，需要确保正确导入 TensorRT 库。示例代码如下：


    import tensorrt as trt


3. 确认输入数据类型是否正确。如果数据类型不正确，将会导致 TensorRT 模型无法正常运行。可以使用 `nptype` 函数将数据类型转换为正确格式。示例代码如下：


    import numpy as np
    input_data = np.random.random((batch_size,channel,height,width)).astype(np.float32)
    inputData = input_data.ravel()


如果还有问题，建议提供更详细的代码和环境信息，以便更好地帮助解决问题。该回答引用ChatGPT
根据您的描述，可能是您的代码中引用的tensorrt模块版本不匹配导致的。

首先，我建议您检查一下代码中引用的`tensorrt`模块的版本是否正确。您可以使用如下命令检查当前系统中已安装的tensorrt版本：

python
import tensorrt as trt
print(trt.__version__)


如果您的代码中引用的是错误版本的`tensorrt`，则需要卸载错误版本并安装正确的版本。

其次，您提到的两个函数 `volume` 和 `nptype` 在新版本的 TensorRT 中已经被改为了其他名称，也有可能是您的代码中使用了已经被弃用的函数名称。您可以通过查看官方文档或者升级TensorRT的方式来解决该问题。新的函数名可能是`trt.volume()`和`trt.nptype()`，您需要使用正确的函数名进行调用。

以下是一个例子，使用新的函数名来调用`volume`和`nptype`函数：

python
import tensorrt as trt
import numpy as np

shape = trt.Dims((1, 3, 224, 224))
volume = trt.volume(shape)
print(volume)

data_type = trt.DataType.FLOAT
nptype = trt.nptype(data_type)
print(nptype)


如果您遇到的问题仍然存在，请提供更具体的错误信息和代码段，以便我们更好地为您解决问题。

该回答引用于ChatGPT：
您好，据我了解，TensorRT 8.5.2.2 版本是存在 volume 和 nptype 函数的，因此这可能是您在使用过程中出现了一些问题。可能的原因是您的 TensorRT 安装不完整或存在一些兼容性问题。

以下是我提供的一些建议：

  1. 确认您的 TensorRT 安装是否正确。您可以重新安装最新版本的 TensorRT，确保所有依赖项都已正确安装。

  2. 检查您的代码是否正确使用了 TensorRT。请确保代码中导入了正确的模块，并正确调用了 volume 和 nptype 函数。示例代码如下所示：

import tensorrt as trt
import numpy as np

# 创建 Tensor 数据并将其转换为 numpy 数组
tensor = trt.tensor(......)
array = tensor.numpy()

# 计算执行的大小
size = trt.volume(tensor.shape) * tensor.dtype.itemsize

# 创建 Host 原始数据类型
dtype = trt.nptype(tensor.dtype)

# 打印结果
print(f"Array: {array}")
print(f"Size: {size}")
print(f"Data Type: {dtype}")
  1. 如果以上方法都不能解决问题，您可以考虑将 TensorRT 升级到最新版本，并尝试重新运行代码。如果您的环境不允许升级 TensorRT，则可能需要与软件作者或官方支持人员联系以获取更多帮助。

希望这些建议能够帮助您解决问题。

引用chatGPT作答，您遇到的问题可能是由于TensorRT API的版本不兼容造成的。请确保您正在使用的TensorRT API版本与您所安装的TensorRT库版本匹配。

在TensorRT 8.0及更高版本中，volume()和nptype()方法已被弃用，而是使用Numpy中的相应函数numpy.prod()和numpy.dtype()。因此，您需要相应地更新代码以使用这些新函数。

例如，您可以将以下代码：

import tensorrt as trt
shape = trt.Dims3(3, 224, 224)
volume = shape.volume()
data = np.random.random(size=(volume)).astype(np.float32)

更新为以下代码：

import tensorrt as trt
import numpy as np
shape = trt.Dims3(3, 224, 224)
volume = np.prod(shape)
data = np.random.random(size=volume).astype(np.float32)

请注意，还需要确保您已正确安装NumPy库。您可以通过运行以下命令来安装NumPy：

pip install numpy

如果您仍然遇到问题，请检查您的TensorRT版本是否与您正在使用的代码和API版本兼容。如果问题仍然存在，请尝试升级TensorRT库或降级您的代码以与TensorRT 8.5.2.2兼容。