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python训练的pytorch模型,如何使用c 调用并使用TensorRT加速?
2023-04-07
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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。

步骤一:安装必要的软件

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。

步骤二:将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式

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

步骤三:使用 TensorRT 转换器将 ONNX 模型转换为 TensorRT 格式

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。

步骤四:使用 C++ 代码加载和运行优化的模型

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 engineData(modelSize); engineFile.read(engineData.data(), modelSize);

// 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。

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