深度学习神器TensorRT在Win10上的应用技巧

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。