
PyTorch 是一种非常流行的深度学习框架,但是它不太适合在嵌入式系统和实时部署上使用,因为它在计算上的速度相对较慢。为了加速 PyTorch 模型的推理,可以使用 NVIDIA 的 TensorRT 库。TensorRT 旨在优化深度学习模型的推理,并提供了一个 API,可以将训练好的模型转换为 TensorRT 可以优化的格式。
本文将介绍如何将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 格式,并使用 C++ 代码来加载和运行优化的模型。
在开始之前,您需要安装以下软件:
确保将这些软件正确安装并配置。
首先,需要将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。ONNX 是一种开放式神经网络交换格式,可以使模型在不同框架之间移植。对于本示例,我们将使用 ResNet18 模型演示如何将其转换为 ONNX 格式。
import torch
import torchvision.models as models
# 加载模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# 创建一个虚拟输入张量
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 将模型转换为 ONNX 格式
torch.onnx.export(model, x, "resnet18.onnx", opset_version=11)
torch.onnx.export
函数将模型及其输入张量作为输入,并将其导出到指定的文件中。在此示例中,我们将该文件命名为 resnet18.onnx
。
接下来,我们将使用 TensorRT 转换器将 ONNX 模型转换为 TensorRT 格式。TensorRT 提供了一个用于转换 ONNX 模型的 Python API。
import tensorrt as trt
import onnx
# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load("resnet18.onnx")
# 创建 TensorRT 引擎
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
# 解析 ONNX 模型
parser.parse(onnx_model.SerializeToString())
# 配置构建器
builder.max_batch_size = 1
builder.max_workspace_size = 1 << 30
# 构建引擎
engine = builder.build_cuda_engine(network)
# 保存 TensorRT 引擎
with open("resnet18.engine", "wb") as f:
f.write(engine.serialize())
在此示例中,我们首先加载 ONNX 模型,然后创建一个 TensorRT 构建器和网络。接下来,我们使用 TensorRT 的 ONNX 解析器解析 ONNX 模型。一旦解析完毕,我们就可以使用构建器构建引擎。最后,我们将引擎序列化并保存到磁盘上。
现在,我们已经将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 格式并保存了 TensorRT 引擎。接下来,我们需要使用 C++ 代码加载并运行优化的模型。
以下是加载引擎并运行推理的简单示例:
#include
#include
#include "NvInfer.h"
using namespace nvinfer1;
int main()
{
// 读取 TensorRT
引擎
std::ifstream engineFile("resnet18.engine", std::ios::binary);
engineFile.seekg(0, engineFile.end);
int modelSize = engineFile.tellg();
engineFile.seekg(0, engineFile.beg);
std::vector
// 创建 TensorRT 的执行上下文
IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger);
ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(engineData.data(), modelSize);
IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
// 创建输入和输出张量
const int batchSize = 1;
const int inputChannel = 3;
const int inputHeight = 224;
const int inputWidth = 224;
const int outputClass = 1000;
float inputData[batchSize * inputChannel * inputHeight * inputWidth];
float outputData[batchSize * outputClass];
// 设置输入数据
// ...
// 执行推理
void* bindings[] = {inputData, outputData};
context->execute(batchSize, bindings);
// 处理输出数据
// ...
// 清理内存
// ...
}
在此示例中,我们首先读取之前保存的 TensorRT 引擎。然后,我们使用 TensorRT 的运行时 API 创建一个执行上下文,并从引擎中创建一个 CUDA 引擎对象。
接下来,我们设置输入和输出张量,并将输入数据传递给模型。最后,我们使用执行上下文执行推理,并处理输出数据。
## 总结
在本文中,我们介绍了如何使用 TensorRT 将 PyTorch 模型转换为优化的 TensorRT 格式,并使用 C++ 代码加载和运行优化的模型。这种方法可以加速深度学习模型的推理速度,并使它们更适合于嵌入式系统和实时部署。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
2025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术》一书中指出:AI思维, ...
2025-07-17数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10