Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5的实现

1. Pytorch保存为ONNX模型

Pytorch提供了将训练好的模型保存为ONNX格式的功能。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型交换格式，它允许不同的深度学习框架之间进行模型的导入和导出。

要将Pytorch模型保存为ONNX格式，可以使用torch.onnx.export函数。以下是一个示例代码：

import torch

import torch.onnx as onnx
# 定义一个Pytorch模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, input):
        return self.linear(input)
model = MyModel()
# 转换为ONNX
dummy_input = torch.randn(1, 10)  # 定义一个样本作为输入
onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")

上面的代码定义了一个简单的线性模型MyModel，然后使用torch.onnx.export函数将该模型转换为ONNX格式，并将其保存为model.onnx文件。

2. 安装TensorRT

TensorRT（TensorRT Inference Server）是NVIDIA推出的一个高性能推理引擎，可以加速深度学习模型的推理过程。要将ONNX模型转换为TensorRT格式，首先需要安装TensorRT。

TensorRT可以从NVIDIA的官方网站上下载并安装。安装完成后，可以通过以下命令来验证TensorRT是否正确安装：

$ nvcc --version

如果上述命令能够成功执行并显示TensorRT的版本信息，则说明TensorRT已经成功安装。

3. 使用TensorRT转换ONNX模型

要使用TensorRT将ONNX模型转换为TensorRT格式，可以使用TensorRT Python API。以下是一个示例代码：

import tensorrt as trt

# 创建一个TensorRT的builder对象
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
# 创建一个TensorRT的network对象
network = builder.create_network()
# 创建一个TensorRT的builder对象
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
# 从ONNX文件中解析网络结构
with open('model.onnx', 'rb') as model_file:
    if not parser.parse(model_file.read()):
        raise Exception("Failed to parse the ONNX file.")
    
    # 将网络结构转换为TensorRT格式
    engine = builder.build_cuda_engine(network)
# 保存TensorRT模型
with open('model.trt', 'wb') as model_file:
    model_file.write(engine.serialize())

上面的代码首先创建了一个TensorRT的builder对象和一个TensorRT的network对象。然后使用trt.OnnxParser从ONNX文件中解析网络结构，并将其转换为TensorRT格式。

最后，使用builder.build_cuda_engine将网络结构编译为TensorRT的engine对象，并将其保存为model.trt文件。

4. 使用TensorRT5进行推理

转换为TensorRT格式的模型可以通过TensorRT的推理引擎进行推理。以下是一个使用TensorRT5进行推理的示例代码：

import tensorrt as trt

# 创建一个TensorRT的runtime对象
runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)
# 从TensorRT文件中加载模型
with open('model.trt', 'rb') as model_file:
    engine_data = model_file.read()
    engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)
# 创建一个TensorRT的context对象
context = engine.create_execution_context()
# 准备输入数据
input_data = ...
input_shape = ...
# 准备输出数据
output_shape = ...
output_size = ...
# 将输入数据复制到GPU内存
input_memory = cuda.mem_alloc(input_data.nbytes)
cuda.memcpy_htod(input_memory, input_data)
# 创建一个GPU内存用于保存输出数据
output_memory = cuda.mem_alloc(output_size)
# 设置输入内存和输出内存的绑定关系
bindings = [int(input_memory), int(output_memory)]
context.set_binding_shape(0, input_shape)
context.set_binding_shape(1, output_shape)
context.bindings = bindings
# 执行推理过程
context.execute()
# 将输出内存中的数据复制到主机内存
output_data = np.empty(output_shape, dtype=np.float32)
cuda.memcpy_dtoh(output_data, output_memory)

上面的代码首先通过trt.Runtime创建了一个TensorRT的runtime对象，并使用runtime.deserialize_cuda_engine从TensorRT文件中加载了模型。

然后，创建了一个TensorRT的context对象，并使用context.set_binding_shape设置了输入和输出的形状，并使用context.bindings设置了输入和输出内存的绑定关系。

最后，通过context.execute执行推理过程，并使用cuda.memcpy_dtoh将输出内存中的数据复制到主机内存。

总结

本文介绍了如何使用Pytorch将模型保存为ONNX格式，并使用TensorRT将ONNX模型转换为TensorRT格式。同时还给出了使用TensorRT5进行推理的示例代码。通过这些步骤，可以将Pytorch训练好的模型转换为能够在TensorRT上高效推理的模型，从而提高模型的推理速度。