深度学习神器TensorRT在Win10上的应用技巧
更新时间:2023-05-17 | 编辑:坚力夫
深度学习神器TensorRT在Win10上的应用技巧
深度学习是近年来最热门的技术领域之一,而与之相伴随的则是各种各样的深度学习库和框架。TensorRT是由NVIDIA开发的一款高效的推理引擎,被广泛应用于深度学习的推理加速。
本文将从Win10上的角度出发,介绍TensorRT的应用技巧。
1. 环境准备
在使用TensorRT之前,需要先准备好以下环境:
(1) 安装CUDA,推荐使用10.0版本
(2) 安装TensorRT,推荐使用6.0版本
2. TensorRT API介绍
TensorRT提供了众多的API,下面介绍几个常用的API。
(1) Builder
Builder是TensorRT推理引擎的核心,用于构建网络并优化推理性能。可以通过以下方式创建Builder:
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
其中logger是用于记录TensorRT操作日志的对象。
构建网络时,可以通过Builder设置网络相关参数,例如最大批量大小、最大输入维度、最小输入维度等。例如,设置最大批量大小为4:
builder.max_batch_size = 4
(2) Network
Network是TensorRT推理引擎中神经网络的表示,可以通过Builder创建。可以通过以下方式创建Network:
network = builder.create_network()
Network由多个层组成,可以添加各种类型的层,例如卷积层、池化层、全连接层等。例如,添加一个卷积层:
conv = network.add_convolution(input=input_tensor, num_output_maps=32, kernel_shape=(3, 3))
(3) Engine
Engine是TensorRT推理引擎的最终表示形式,可以通过Builder将Network优化为Engine。以下是创建Engine的示例:
engine = builder.build_cuda_engine(network)
将Engine写入文件,以便后续加载和使用:
with open("engine.trt", "wb") as f:
f.write(engine.serialize())
(4) Runtime
在使用Engine进行推理时,需要创建一个Runtime对象。以下是创建Runtime的示例:
import tensorrt as trt
runtime = trt.Runtime(logger)
(5) Execution Context
在执行Engine时,需要创建一个ExecutionContext对象。以下是创建ExecutionContext的示例:
import tensorrt as trt
context = engine.create_execution_context()
3. TensorRT Workflow
使用TensorRT的一般工作流程如下:
(1) 创建Builder
(2) 创建Network
(3) 添加层到Network中
(4) 优化Network为Engine
(5) 将Engine写入文件
(6) 创建Runtime
(7) 创建ExecutionContext
(8) 输入数据,执行推理
(9) 输出结果
4. 实战演练
以下是一个使用TensorRT进行图像分类的例子。首先需要准备一个PyTorch模型,并将其转换为TensorRT Engine。此处以预训练的ResNet18模型为例。
(1) 安装PyTorch,可以使用以下命令:
pip install torch torchvision
(2) 下载并加载预训练的ResNet18模型:
import torch
import torchvision.models as models
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
(3) 创建一个函数,将PyTorch模型转换为TensorRT Engine:
import tensorrt as trt
import onnx
import os
def convert_to_trt(model, input_shape, output_path, precision="fp32"):
builder = trt.Builder(logger)
builder.max_workspace_size = 1 << 30
builder.max_batch_size = 1
if precision == "fp16":
builder.fp16_mode = True
builder.strict_type_constraints = True
network = builder.create_network()
input_tensor = network.add_input("input", trt.DataType.FLOAT, input_shape)
output_tensor = model(input_tensor)
output_shape = tuple(output_tensor.shape[1:])
output_tensor = output_tensor.reshape((1, -1))
output_tensor = network.add_tensor(output_tensor)
output_tensor.name = "output"
network.mark_output(output_tensor)
engine = builder.build_cuda_engine(network)
with open(output_path, "wb") as f:
f.write(engine.serialize())
(4) 将PyTorch模型转换为TensorRT Engine:
input_shape = (3, 224, 224)
convert_to_trt(model, input_shape, "resnet18.trt", precision="fp32")
(5) 创建Runtime和ExecutionContext:
def load_engine(engine_path):
with open(engine_path, "rb") as f:
engine_data = f.read()
runtime = trt.Runtime(logger)
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)
context = engine.create_execution_context()
return engine, context
engine_path = "resnet18.trt"
engine, context = load_engine(engine_path)
(6) 加载测试图片,并进行推理:
import numpy as np
import cv2
def process_image(image_path):
img = cv2.imread(image_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = img.astype(np.float32)
img = img.transpose((2, 0, 1))
img /= 255.0
img -= np.array([0.485, 0.456, 0.406]).reshape((3, 1, 1))
img /= np.array([0.229, 0.224, 0.225]).reshape((3, 1, 1))
return img
image_path = "test.jpg"
image = process_image(image_path)
inputs = np.array([image], dtype=np.float32)
outputs = np.empty((1, 1000), dtype=np.float32)
bindings = [int(engine.get_binding_index("input")), int(engine.get_binding_index("output"))]
inputs, outputs, bindings = cuda.to_device_async(inputs), cuda.to_device_async(outputs), cuda.to_device_async(bindings)
stream = cuda.Stream()
context.enqueue_async(1, bindings, stream.handle, None)
stream.synchronize()
(7) 输出结果:
import json
with open("imagenet_class_index.json") as f:
class_map = json.load(f)
max_index = np.argmax(outputs[0])
label = class_map[str(max_index)][1]
print("Predicted Class: ", label)
5. 总结
本文介绍了TensorRT在Win10上的应用技巧,包括API介绍、工作流程和实战演练。TensorRT作为一款高效的深度学习推理引擎,在深度学习应用中具有重要的地位和作用。希望本文能为读者提供一些有用的参考。
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