在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤：
模型训练：首先，在PyTorch中训练你的深度学习模型。
模型导出：训练完成后，将模型从PyTorch导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放格式，它使得模型可以在不同的深度学习框架之间互操作。
模型优化：使用TensorRT优化ONNX模型。TensorRT会对模型进行一系列优化，包括层融合、精度校准、内核自动调优等，以提高推理性能。
模型部署：将优化后的模型部署到目标硬件上，通常是NVIDIA GPU。
推理：使用TensorRT API在目标硬件上执行推理。
下面是一个简单的例子，演示如何在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理：
步骤 1: 训练模型
首先，在PyTorch中训练一个简单的模型。例如，我们可以训练一个用于MNIST数据集的简单全连接网络。
python复制代码
import torch |
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import torch.nn as nn |
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import torch.optim as optim |
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from torchvision import datasets, transforms |
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# 定义模型 |
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class SimpleNet(nn.Module): |
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def __init__(self): |
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super(SimpleNet, self).__init__() |
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self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128) |
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self.fc2 = nn.Linear(128, 64) |
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self.fc3 = nn.Linear(64, 10) |
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def forward(self, x): |
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x = x.view(x.size(0), -1) |
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x = torch.relu(self.fc1(x)) |
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x = torch.relu(self.fc2(x)) |
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x = self.fc3(x) |
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return x |
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# 初始化模型、损失函数和优化器 |
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model = SimpleNet() |
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criterion = nn.CrossEntropyLoss() |
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optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) |
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# 数据加载和预处理 |
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transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), |
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transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))] |
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trainset = datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/', download=True, train=True, transform=transform) |
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trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True) |
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# 训练模型 |
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for epoch in range(2): |
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running_loss = 0.0 |
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for i, data in enumerate(trainloader, 0): |
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inputs, labels = data |
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optimizer.zero_grad() |
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outputs = model(inputs) |
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loss = criterion(outputs, labels) |
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loss.backward() |
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optimizer.step() |
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running_loss += loss.item() |
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print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 2000)) |
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# 保存模型 |
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torch.save(model.state_dict(), 'simple_net.pth') |
步骤 2: 导出模型为ONNX
接下来，我们将训练好的模型导出为ONNX格式。
python复制代码
import torch.onnx |
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# 加载模型 |
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model = SimpleNet() |
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model.load_state_dict(torch.load('simple_net.pth')) |
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model.eval() |
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# 创建一个虚拟输入 |
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dummy_input = torch.randn(1, 28, 28) |
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# 导出ONNX模型 |
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torch.onnx.export(model, dummy_input, "simple_net.onnx") |
步骤 3: 使用TensorRT优化模型
为了使用TensorRT优化模型，你需要安装NVIDIA的TensorRT，并使用它的API。这里有一个简化的例子，展示了如何使用TensorRT API加载和优化ONNX模型。
python复制代码
import tensorrt as trt |
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# 定义TRT日志记录器 |
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def build_engine(onnx_path, shape_dict): |
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TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) |
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builder = trt.Builder(TRT_LOGGER) |
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network = builder.create_network(1) # 创建一个优化器网络 |
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parser = builder.create_parser() |
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parser.parse(onnx_path, network) # 解析ONNX模型 |
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builder.max_workspace_size = (256 << 20) # 设置最大工作空间大小 |
步骤 4: 使用TensorRT进行推理
在使用TensorRT进行推理之前，你需要先构建一个优化后的推理引擎（IExecutionContext），这个引擎是TensorRT中执行推理的核心组件。以下是使用TensorRT进行推理的一个简化例子：
python复制代码
import numpy as np |
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import tensorrt as trt |
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# 假设 shape_dict 是你的模型输入的形状 |
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shape_dict = {"input_tensor": (1, 1, 28, 28)} # 替换为你的模型输入张量名和形状 |
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# 加载和优化模型 |
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TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) |
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builder = trt.Builder(TRT_LOGGER) |
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engine = builder.build_cuda_engine(network, config) # config 是一个优化器配置对象 |
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context = engine.create_execution_context() |
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# 分配内存 |
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host_inputs = [] |
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device_inputs = [] |
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bindings = [] |
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stream = cuda.Stream() |
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for binding in engine: |
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size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size |
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dtype = trt.npx.np.float32 # 根据你的模型调整数据类型 |
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device_input = cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize) |
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host_input = cuda.as_cpu(device_input) |
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bindings.append(int(device_input)) |
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if engine.binding_is_input(binding): |
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host_inputs.append(host_input) |
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else: |
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device_inputs.append(device_input) |
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# 执行推理 |
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for i in range(10): # 假设我们执行10次推理 |
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# 填充输入数据 |
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input_data = np.random.random_sample(shape_dict["input_tensor"]).astype(np.float32) |
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host_inputs[0][:] = input_data.flatten() |
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# 执行推理 |
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context.execute_async(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) |
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stream.synchronize() |
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# 获取输出 |
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output = cuda.as_cpu(device_inputs[0]) |
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print(output) |
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# 清理资源 |
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context.destroy() |
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engine.destroy() |
在这个例子中，我们首先构建了一个TensorRT推理引擎，然后创建了一个执行上下文。我们为引擎的输入和输出分配了设备内存，并创建了一个CUDA流来异步执行推理。在执行推理时，我们将输入数据复制到设备内存中，然后调用execute_async方法异步执行推理。在推理完成后，我们同步CUDA流以确保所有操作都已完成，并从设备内存中获取输出数据。
请注意，这个例子是非常简化的，并且假设你已经有一个优化后的TensorRT引擎。在实际应用中，你可能需要处理多个输入和输出张量，以及更复杂的内存管理。此外，对于某些模型，你可能还需要执行额外的步骤，如校准（对于INT8量化）或优化配置（如设置最大工作空间大小或调整优化级别）。
务必参考NVIDIA的TensorRT文档和示例代码，以获取更详细和准确的指导，因为使用TensorRT通常涉及复杂的配置和性能优化。
步骤 5: 部署模型到目标硬件
在TensorRT中，模型部署通常意味着将优化后的引擎（engine）加载到目标硬件上，例如NVIDIA的GPU。在大多数情况下，这意味着将TensorRT库和生成的引擎文件（通常是一个序列化文件）一起部署到你的应用程序或服务中。
部署到本地机器
如果你的目标是在本地机器上运行推理，你可以直接加载引擎并执行推理，就像上一步中的示例代码那样。确保你的机器上已经安装了正确版本的TensorRT和CUDA，并且你的应用程序能够访问这些库。
部署到远程服务器或嵌入式设备
如果你的目标是将模型部署到远程服务器或嵌入式设备上，你可能需要考虑几个额外的因素：
环境配置：确保目标设备已经安装了正确版本的TensorRT和CUDA。你可能还需要配置设备上的操作系统和环境变量，以便能够加载和执行TensorRT引擎。
模型传输：将序列化的TensorRT引擎文件传输到目标设备。这可以通过网络传输（如FTP、SCP、HTTP下载等）或物理介质（如USB驱动器）完成。
安全性：如果你的模型或数据是敏感的，确保在传输和存储过程中采取了适当的安全措施。这可能包括加密文件和数据传输。
集成到应用程序：在目标设备上，你需要将TensorRT引擎集成到你的应用程序或服务中。这可能涉及编写额外的代码来加载引擎、管理内存和执行推理。
步骤 6: 性能优化和调试
一旦模型部署到目标硬件上，你可能需要进行一些性能优化和调试，以确保推理速度和准确性符合你的要求。
性能优化
引擎优化：根据你的模型和硬件，尝试不同的TensorRT优化策略，如使用FP16或INT8量化来减少内存使用和加速推理。
内存管理：优化内存使用，减少不必要的数据传输和复制，确保高效利用GPU内存。
并发和批处理：如果可能，尝试并发执行多个推理请求或批处理输入数据，以提高吞吐量。
调试
日志和监控：使用TensorRT的日志记录和性能监控功能来诊断潜在的问题和瓶颈。
错误处理：确保你的应用程序能够妥善处理推理过程中的错误和异常情况。
验证输出：比较TensorRT推理的输出与原始模型的输出，确保准确性没有下降。
步骤 7: 维护和更新
随着时间的推移，你可能需要更新或重新训练模型以改进性能或适应新的数据集。在这种情况下，你需要重复上述步骤（从训练模型开始），并生成一个新的TensorRT引擎进行部署。
此外，随着TensorRT版本的更新，你可能会获得新的优化和功能。因此，定期检查并更新TensorRT库也是维护模型性能的一个重要方面。