9.4.tensorRT高级(4)封装系列-使用pybind11为python开发扩展模块

前言

杜老师推出的 tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

本次课程学习 tensorRT 高级-使用pybind11为python开发扩展模块

课程大纲可看下面的思维导图

1. pybind11

这节我们学习如何为 python 写 c++ 的扩展模块，使用 pybind11

1. 这里实现了对 yolov5 的推理封装

2. 封装了一个 c++ 类对应到 python 中

3. python 的底层大都使用 c++ 进行封装，可以利用 c++ 的计算性能和 python 的便利性

我们直接来看代码，首先来看 demo.py，代码如下：

python 复制代码

import yolo
import os
import cv2

if not os.path.exists("yolov5s.trtmodel"):
    yolo.compileTRT(
        max_batch_size=1,
        source="yolov5s.onnx",
        output="yolov5s.trtmodel",
        fp16=False,
        device_id=0
    )

infer = yolo.Yolo("yolov5s.trtmodel")
if not infer.valid:
    print("invalid trtmodel")
    exit(0)

image = cv2.imread("rq.jpg")
boxes = infer.commit(image).get()

for box in boxes:
    l, t, r, b = map(int, [box.left, box.top, box.right, box.bottom])
    cv2.rectangle(image, (l, t), (r, b), (0, 255, 0), 2, 16)

cv2.imwrite("detect.jpg", image)

demo.py 主要演示了如何使用编译好的 yolo 扩展库进行 YOLO 模型的推理，其中 yolo 模块是通过 C++ 编译出来的

我们再来看下对应的 C++ 代码，我们主要是学习使用 pybind11 这个第三方库

cpp 复制代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <common/ilogger.hpp>
#include "builder/trt_builder.hpp"
#include "app_yolo/yolo.hpp"
#include "pybind11.hpp"

using namespace std;
namespace py = pybind11;

class YoloInfer { 
public:
	YoloInfer(
		string engine, Yolo::Type type, int device_id, float confidence_threshold, float nms_threshold,
		Yolo::NMSMethod nms_method, int max_objects, bool use_multi_preprocess_stream
	){
		instance_ = Yolo::create_infer(
			engine, 
			type,
			device_id,
			confidence_threshold,
			nms_threshold,
			nms_method, max_objects, use_multi_preprocess_stream
		);
	}

	bool valid(){
		return instance_ != nullptr;
	}

	shared_future<ObjectDetector::BoxArray> commit(const py::array& image){

		if(!valid())
			throw py::buffer_error("Invalid engine instance, please makesure your construct");

		if(!image.owndata())
			throw py::buffer_error("Image muse be owner, slice is unsupport, use image.copy() inside, image[1:-1, 1:-1] etc.");

		cv::Mat cvimage(image.shape(0), image.shape(1), CV_8UC3, (unsigned char*)image.data(0));
		return instance_->commit(cvimage);
	}

private:
	shared_ptr<Yolo::Infer> instance_;
}; 

bool compileTRT(
    int max_batch_size, string source, string output, bool fp16, int device_id, int max_workspace_size
){
    TRT::set_device(device_id);
    return TRT::compile(
        fp16 ? TRT::Mode::FP16 : TRT::Mode::FP32,
        max_batch_size, source, output, {}, nullptr, "", "", max_workspace_size
    );
}

PYBIND11_MODULE(yolo, m){

    py::class_<ObjectDetector::Box>(m, "ObjectBox")
		.def_property("left",        [](ObjectDetector::Box& self){return self.left;}, [](ObjectDetector::Box& self, float nv){self.left = nv;})
		.def_property("top",         [](ObjectDetector::Box& self){return self.top;}, [](ObjectDetector::Box& self, float nv){self.top = nv;})
		.def_property("right",       [](ObjectDetector::Box& self){return self.right;}, [](ObjectDetector::Box& self, float nv){self.right = nv;})
		.def_property("bottom",      [](ObjectDetector::Box& self){return self.bottom;}, [](ObjectDetector::Box& self, float nv){self.bottom = nv;})
		.def_property("confidence",  [](ObjectDetector::Box& self){return self.confidence;}, [](ObjectDetector::Box& self, float nv){self.confidence = nv;})
		.def_property("class_label", [](ObjectDetector::Box& self){return self.class_label;}, [](ObjectDetector::Box& self, int nv){self.class_label = nv;})
		.def_property_readonly("width", [](ObjectDetector::Box& self){return self.right - self.left;})
		.def_property_readonly("height", [](ObjectDetector::Box& self){return self.bottom - self.top;})
		.def_property_readonly("cx", [](ObjectDetector::Box& self){return (self.left + self.right) / 2;})
		.def_property_readonly("cy", [](ObjectDetector::Box& self){return (self.top + self.bottom) / 2;})
		.def("__repr__", [](ObjectDetector::Box& obj){
			return iLogger::format(
				"<Box: left=%.2f, top=%.2f, right=%.2f, bottom=%.2f, class_label=%d, confidence=%.5f>",
				obj.left, obj.top, obj.right, obj.bottom, obj.class_label, obj.confidence
			);	
		});

    py::class_<shared_future<ObjectDetector::BoxArray>>(m, "SharedFutureObjectBoxArray")
		.def("get", &shared_future<ObjectDetector::BoxArray>::get);

    py::enum_<Yolo::Type>(m, "YoloType")
		.value("V5", Yolo::Type::V5)
		.value("V3", Yolo::Type::V3)
		.value("X", Yolo::Type::X);

	py::enum_<Yolo::NMSMethod>(m, "NMSMethod")
		.value("CPU",     Yolo::NMSMethod::CPU)
		.value("FastGPU", Yolo::NMSMethod::FastGPU);

    py::class_<YoloInfer>(m, "Yolo")
		.def(py::init<string, Yolo::Type, int, float, float, Yolo::NMSMethod, int, bool>(), 
			py::arg("engine"), 
			py::arg("type")                 = Yolo::Type::V5, 
			py::arg("device_id")            = 0, 
			py::arg("confidence_threshold") = 0.4f,
			py::arg("nms_threshold") = 0.5f,
			py::arg("nms_method")    = Yolo::NMSMethod::FastGPU,
			py::arg("max_objects")   = 1024,
			py::arg("use_multi_preprocess_stream") = false
		)
		.def_property_readonly("valid", &YoloInfer::valid, "Infer is valid")
		.def("commit", &YoloInfer::commit, py::arg("image"));

    m.def(
		"compileTRT", compileTRT,
		py::arg("max_batch_size"),
		py::arg("source"),
		py::arg("output"),
		py::arg("fp16")                         = false,
		py::arg("device_id")                    = 0,
		py::arg("max_workspace_size")           = 1ul << 28
	);
}

PYBIND11_MODULE 宏是 pybind11 的核心部分，用于定义 Python 模块和绑定 C++ 类和函数到 Python 中，即用于定义 Python 扩展模块。

在这里，我们定义了一个名为 yolo 的模块，并使用 m 作为模块的引用，以下是这个模块定义中的详细内容：

1. ObjectBox 类绑定

cpp 复制代码

py::class_<ObjectDetector::Box>(m, "ObjectBox")
    ...

这里我们使用 py::class_ 定义一个 Python 类，名为 ObjectBox 。该类在 C++ 中对应的是 ObjectDetector::Box，这个类的定义中利用 .def_property 定义了 Box 的多个属性，而 .def_property_readonly 则表示该属性只可读，同时在该类中还使用了 .def 定义了一个python 类中的魔法方法 repr 用于打印 box 的信息

2. SharedFutureObjectBoxArray 类绑定

cpp 复制代码

py::class_<shared_future<ObjectDetector::BoxArray>>(m, "SharedFutureObjectBoxArray")
    .def("get", &shared_future<ObjectDetector::BoxArray>::get);

这里我们为 shared_future<ObjectDetector::BoxArray> 类型定义了一个 Python 类，名为 SharedFutureObjectBoxArray。这允许我们在 Python 中异步地处理并拿到 YOLO 检测结果。

3. 枚举绑定

cpp 复制代码

py::enum_<Yolo::Type>(m, "YoloType")
    .value("V5", Yolo::Type::V5)
    ...

py::enum_<Yolo::NMSMethod>(m, "NMSMethod")
    ...

这里我们定义了两个 Python 枚举类，名为 YoloType 和 NMSMethod，主要用于 Yolo 类型的指定和 NMS 方法的指定

4. YoloInfer 类绑定

cpp 复制代码

py::class_<YoloInfer>(m, "Yolo")
    ...

这是最重要的部分。我们为 YoloInfer 类定义了一个 Python 类，名为 Yolo 。这个类的定义包含了多个构造函数参数、属性和方法的绑定，比如 engine 、type 、device_id 等，我们还在这个类中定义了一个 commit 方法用于推理，它关联的是 YoloInfer::commit

5. compileTRT 函数绑定

cpp 复制代码

m.def(
    "compileTRT", compileTRT,
    py::arg("max_batch_size"),
    ...
);

最后，我们为 C++ 中的 compileTRT 函数定义了一个 Python 函数。这允许我们在 Python 中利用 TensorRT 编译模型

总的来说，PYBIND11_MODULE(yolo, m) 定义的内容为我们提供了一个完整的 Python 接口，用于 YOLO 模型的推理和相关操作。通过这种方式，我们可以直接在 Python 中使用 C++ 编写的高效 YOLO 模型的推理代码，同时还能使用 Python 的灵活性和易用性。

Makefile 文件也需要发生相应的修改，主要修改如下：

1. 包含 python 的头文件路径

cpp 复制代码

include_paths := src              \
	src/tensorRT                  \
    $(cuda_home)/include/cuda     \
	$(cuda_home)/include/tensorRT \
	$(cpp_pkg)/opencv4.2/include  \
	$(cuda_home)/include/protobuf \
	/datav/software/anaconda3/include/python3.9

2. 包含 python 的库文件路径

cpp 复制代码

library_paths := $(cuda_home)/lib64 $(syslib) $(cpp_pkg)/opencv4.2/lib /datav/software/anaconda3/lib

3. 添加需要链接的 python 库

cpp 复制代码

link_sys       := stdc++ dl protobuf python3.9

4. 编译成动态库

cpp 复制代码

$(workdir)/$(name) : $(cpp_objs) $(cu_objs)
	@echo Link $@
	@mkdir -p $(dir $@)
	@$(cc) -shared $^ -o $@ $(link_flags)

完整的 Makefile 文件内容如下：

cpp 复制代码

cc        := g++
name      := yolo.so
workdir   := workspace
srcdir    := src
objdir    := objs
stdcpp    := c++11
cuda_home := /usr/local/cuda-11.6
syslib    := /home/jarvis/anaconda3/envs/yolov8/lib
cpp_pkg   := /usr/local/include
trt_home  := /opt/TensorRT-8.4.1.5
pro_home  := /home/jarvis/lean/protobuf-3.11.4
cuda_arch := 
nvcc      := $(cuda_home)/bin/nvcc -ccbin=$(cc)

# 定义cpp的路径查找和依赖项mk文件
cpp_srcs := $(shell find $(srcdir) -name "*.cpp")
cpp_objs := $(cpp_srcs:.cpp=.cpp.o)
cpp_objs := $(cpp_objs:$(srcdir)/%=$(objdir)/%)
cpp_mk   := $(cpp_objs:.cpp.o=.cpp.mk)

# 定义cu文件的路径查找和依赖项mk文件
cu_srcs := $(shell find $(srcdir) -name "*.cu")
cu_objs := $(cu_srcs:.cu=.cu.o)
cu_objs := $(cu_objs:$(srcdir)/%=$(objdir)/%)
cu_mk   := $(cu_objs:.cu.o=.cu.mk)

# 定义opencv和cuda需要用到的库文件
link_cuda      := cudart cudnn
link_trtpro    := 
link_tensorRT  := nvinfer nvinfer_plugin
link_opencv    := opencv_core opencv_imgproc opencv_imgcodecs
link_sys       := stdc++ dl protobuf python3.8
link_librarys  := $(link_cuda) $(link_tensorRT) $(link_sys) $(link_opencv)

# 定义头文件路径，请注意斜杠后边不能有空格
# 只需要写路径，不需要写-I
include_paths := src              \
	src/tensorRT                  \
    $(cuda_home)/include     \
	$(trt_home)/include \
	$(cpp_pkg)/opencv4  \
	$(pro_home)/include\
	/home/jarvis/anaconda3/envs/yolov8/include/python3.8

# 定义库文件路径，只需要写路径，不需要写-L
library_paths := $(cuda_home)/lib64 $(syslib) $(cpp_pkg)/opencv4.2/lib /usr/local/lib ${trt_home}/lib ${pro_home}/lib

# 把library path给拼接为一个字符串，例如a b c => a:b:c
# 然后使得LD_LIBRARY_PATH=a:b:c
empty := 
library_path_export := $(subst $(empty) $(empty),:,$(library_paths))

# 把库路径和头文件路径拼接起来成一个，批量自动加-I、-L、-l
run_paths     := $(foreach item,$(library_paths),-Wl,-rpath=$(item))
include_paths := $(foreach item,$(include_paths),-I$(item))
library_paths := $(foreach item,$(library_paths),-L$(item))
link_librarys := $(foreach item,$(link_librarys),-l$(item))

# 如果是其他显卡，请修改-gencode=arch=compute_75,code=sm_75为对应显卡的能力
# 显卡对应的号码参考这里：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute
# 如果是 jetson nano，提示找不到-m64指令，请删掉 -m64选项。不影响结果
cpp_compile_flags := -std=$(stdcpp) -w -g -O0 -m64 -fPIC -fopenmp -pthread
cu_compile_flags  := -std=$(stdcpp) -w -g -O0 -m64 $(cuda_arch) -Xcompiler "$(cpp_compile_flags)"
link_flags        := -pthread -fopenmp -Wl,-rpath='$$ORIGIN'

cpp_compile_flags += $(include_paths)
cu_compile_flags  += $(include_paths)
link_flags        += $(library_paths) $(link_librarys) $(run_paths)

# 如果头文件修改了，这里的指令可以让他自动编译依赖的cpp或者cu文件
ifneq ($(MAKECMDGOALS), clean)
-include $(cpp_mk) $(cu_mk)
endif

$(name)   : $(workdir)/$(name)

all       : $(name)
run       : $(name)
	@cd $(workdir) && python demo.py $(run_args)

$(workdir)/$(name) : $(cpp_objs) $(cu_objs)
	@echo Link $@
	@mkdir -p $(dir $@)
	@$(cc) -shared $^ -o $@ $(link_flags)

$(objdir)/%.cpp.o : $(srcdir)/%.cpp
	@echo Compile CXX $<
	@mkdir -p $(dir $@)
	@$(cc) -c $< -o $@ $(cpp_compile_flags)

$(objdir)/%.cu.o : $(srcdir)/%.cu
	@echo Compile CUDA $<
	@mkdir -p $(dir $@)
	@$(nvcc) -c $< -o $@ $(cu_compile_flags)

# 编译cpp依赖项，生成mk文件
$(objdir)/%.cpp.mk : $(srcdir)/%.cpp
	@echo Compile depends C++ $<
	@mkdir -p $(dir $@)
	@$(cc) -M $< -MF $@ -MT $(@:.cpp.mk=.cpp.o) $(cpp_compile_flags)
    
# 编译cu文件的依赖项，生成cumk文件
$(objdir)/%.cu.mk : $(srcdir)/%.cu
	@echo Compile depends CUDA $<
	@mkdir -p $(dir $@)
	@$(nvcc) -M $< -MF $@ -MT $(@:.cu.mk=.cu.o) $(cu_compile_flags)

# 定义清理指令
clean :
	@rm -rf $(objdir) $(workdir)/$(name) $(workdir)/*.trtmodel $(workdir)/*.onnx

# 防止符号被当做文件
.PHONY : clean run $(name)

# 导出依赖库路径，使得能够运行起来
export LD_LIBRARY_PATH:=$(library_path_export)

OK！我们先来执行 make run

图1 make run出错

错误信息如下：

shell 复制代码

relocation R_X86_64_TPOFF32 against symbol ... can not be used when making a shared object; recompile with -fPIC

问题出在 libprotobuf.a 是静态库，并且它不是使用 -fPIC 选项编译的，这导致在创建动态库时不能链接到对应的 protobuf 动态库。

后来博主发现我们编译使用的 protobuf 一直都是静态库，因此我们需要重新编译 protobuf 使其生成动态库。

动态库的编译也相对简单，只要在静态库的基础上加上动态库编译的选项即可，如下所示：

shell 复制代码

cmake . -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF -Dprotobuf_BUILD_SHARED_LIBS=ON

具体可参考：Ubuntu20.04软件安装大全、protobuf库在Linux下编译

编译完成后我们再重新指定下 Makefile 中 protobuf 的路径，并重新执行下 make run 运行效果如下：

图2 make run成功

编译有点耗时，可以看到 yolo.so 成功编译了，我们接下来执行下 demo.py，在这里需要说明下我们是通过 make run 来执行 demo.py 的，Makefile 中的 run 指令会 cd 到 workspace 下面然后去执行 python demo.py，如下所示：

cpp 复制代码

run       : $(name)
	@cd $(workdir) && python demo.py $(run_args)

我们为什么不自己手动 cd workspace 然后 python demo.py 呢？这是因为 Makefile 中我们对环境变量进行了设置，而如果直接在命令行中执行 demo.py 而没有设置这些环境变量，程序可能无法找到必要的共享库或其他依赖项，从而导致不必要的错误。

你可以自己 export 导入必要的环境变量，我们通过 Makefile 执行 demo.py 效果如下：

图3 demo.py

推理的效果图如下：

图4 推理效果图

OK！以上就是用 C++ 为 Python 写扩展库的一个演示

在你认为使用 Python 效率不够高的时候，或者有些功能用 C++ 写更方便的时候，你都应该去考虑用 C++ 写一个库交给 Python 去调用，使得其性能足够高，你的工作效率也足够的高，而不是使用 Python 版本的 tensorRT 或者 Python 版本的 CUDA，这个还不如直接上 C++ 写 CUDA，上 C++ 上写 tensorRT，它性能比在 Python 上更高，可操作性也更强，也更便利（来自杜老师的建议）

2. 补充知识

2.1 pybind11 介绍

pybind11 是一个用于为 Python 创建绑定的 C++11 库。它提供了一个简单的接口，使得 C++ 类和函数可以在 Python 中使用，而无需向 SWIG 或 Boost.Python 那样的中间层

GitHub地址：https://github.com/pybind/pybind11

下面是 pybind11 的一些主要特点：

1. 易于使用：使用 pybind11 可以轻松地在 Python 和 C++ 之间创建绑定

2. 头文件 ：pybind11 是一个只有头文件的库，这意味着没有必要预先编译任何东西。你只需包含头文件并开始编写绑定代码

3. 类型转换：pybind11 能够自动处理许多 C++ 和 Python 之间的类型转换

4. 扩展性：可以为 C++ 类和函数创建 Python 扩展，甚至支持继承、重载和其他 C++ 特性

5. 性能：与其他绑定生成器相比，pybind11 的性能非常好

6. 与现代 C++ 兼容：pybind11 使用 C++11 标准，这使得它与现代 C++ 代码非常兼容

总结

本次课程我们学习了利用 pybind11 为 Python 写 C++ 的扩展模块。它使得我们可以直接在 Python 中使用 C++ 编写的高性能推理代码，同时还能利用 Python 的灵活和便利性，非常有利于我们平时的开发。

9.4.tensorRT高级(4)封装系列-使用pybind11为python开发扩展模块

目录

前言

1. pybind11

2. 补充知识

2.1 pybind11 介绍

总结