使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理

从零开始学习人工智能2024-03-01 6:06

在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤：

  1. 模型训练：首先，在PyTorch中训练你的深度学习模型。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 模型部署：将优化后的模型部署到目标硬件上，通常是NVIDIA GPU。

  5. 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。

复制代码

python复制代码

|---|--------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| | import torch |
| | import torch.nn as nn |
| | import torch.optim as optim |
| | from torchvision import datasets, transforms |
| | |
| | # 定义模型 |
| | class SimpleNet(nn.Module): |
| | def __init__(self): |
| | super(SimpleNet, self).__init__() |
| | self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128) |
| | self.fc2 = nn.Linear(128, 64) |
| | self.fc3 = nn.Linear(64, 10) |
| | |
| | def forward(self, x): |
| | x = x.view(x.size(0), -1) |
| | x = torch.relu(self.fc1(x)) |
| | x = torch.relu(self.fc2(x)) |
| | x = self.fc3(x) |
| | return x |
| | |
| | # 初始化模型、损失函数和优化器 |
| | model = SimpleNet() |
| | criterion = nn.CrossEntropyLoss() |
| | optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) |
| | |
| | # 数据加载和预处理 |
| | transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), |
| | transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))] |
| | trainset = datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/', download=True, train=True, transform=transform) |
| | trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True) |
| | |
| | # 训练模型 |
| | for epoch in range(2): |
| | running_loss = 0.0 |
| | for i, data in enumerate(trainloader, 0): |
| | inputs, labels = data |
| | optimizer.zero_grad() |
| | outputs = model(inputs) |
| | loss = criterion(outputs, labels) |
| | loss.backward() |
| | optimizer.step() |
| | running_loss += loss.item() |
| | print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 2000)) |
| | |
| | # 保存模型 |
| | 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。

复制代码

python复制代码

|---|------------------------------------------------------------|
| | import torch.onnx |
| | |
| | # 加载模型 |
| | model = SimpleNet() |
| | model.load_state_dict(torch.load('simple_net.pth')) |
| | model.eval() |
| | |
| | # 创建一个虚拟输入 |
| | dummy_input = torch.randn(1, 28, 28) |
| | |
| | # 导出ONNX模型 |
| | 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。

复制代码

python复制代码

|---|---------------------------------------------------------|
| | import tensorrt as trt |
| | |
| | # 定义TRT日志记录器 |
| | def build_engine(onnx_path, shape_dict): |
| | TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) |
| | builder = trt.Builder(TRT_LOGGER) |
| | network = builder.create_network(1) # 创建一个优化器网络 |
| | parser = builder.create_parser() |
| | parser.parse(onnx_path, network) # 解析ONNX模型 |
| | 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：

复制代码

python复制代码

|---|----------------------------------------------------------------------------------------|
| | import numpy as np |
| | import tensorrt as trt |
| | |
| | # 假设 shape_dict 是你的模型输入的形状 |
| | shape_dict = {"input_tensor": (1, 1, 28, 28)} # 替换为你的模型输入张量名和形状 |
| | |
| | # 加载和优化模型 |
| | TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) |
| | builder = trt.Builder(TRT_LOGGER) |
| | engine = builder.build_cuda_engine(network, config) # config 是一个优化器配置对象 |
| | context = engine.create_execution_context() |
| | |
| | # 分配内存 |
| | host_inputs = [] |
| | device_inputs = [] |
| | bindings = [] |
| | stream = cuda.Stream() |
| | for binding in engine: |
| | size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size |
| | dtype = trt.npx.np.float32 # 根据你的模型调整数据类型 |
| | device_input = cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize) |
| | host_input = cuda.as_cpu(device_input) |
| | bindings.append(int(device_input)) |
| | if engine.binding_is_input(binding): |
| | host_inputs.append(host_input) |
| | else: |
| | device_inputs.append(device_input) |
| | |
| | # 执行推理 |
| | for i in range(10): # 假设我们执行10次推理 |
| | # 填充输入数据 |
| | input_data = np.random.random_sample(shape_dict["input_tensor"]).astype(np.float32) |
| | host_inputs[0][:] = input_data.flatten() |
| | |
| | # 执行推理 |
| | context.execute_async(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) |
| | stream.synchronize() |
| | |
| | # 获取输出 |
| | output = cuda.as_cpu(device_inputs[0]) |
| | print(output) |
| | |
| | # 清理资源 |
| | context.destroy() |
| | 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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

相关推荐
埃菲尔铁塔_CV算法5 分钟前
人工智能图像算法：开启视觉新时代的钥匙
人工智能·算法
EasyCVR5 分钟前
EHOME视频平台EasyCVR视频融合平台使用OBS进行RTMP推流，WebRTC播放出现抖动、卡顿如何解决？
人工智能·算法·ffmpeg·音视频·webrtc·监控视频接入
打羽毛球吗️12 分钟前
机器学习中的两种主要思路：数据驱动与模型驱动
人工智能·机器学习
好喜欢吃红柚子28 分钟前
万字长文解读空间、通道注意力机制机制和超详细代码逐行分析（SE,CBAM,SGE,CA,ECA,TA）
人工智能·pytorch·python·计算机视觉·cnn
小馒头学python33 分钟前
机器学习是什么？AIGC又是什么？机器学习与AIGC未来科技的双引擎
人工智能·python·机器学习
神奇夜光杯42 分钟前
Python酷库之旅-第三方库Pandas(202)
开发语言·人工智能·python·excel·pandas·标准库及第三方库·学习与成长
正义的彬彬侠1 小时前
《XGBoost算法的原理推导》12-14决策树复杂度的正则化项 公式解析
人工智能·决策树·机器学习·集成学习·boosting·xgboost
Debroon1 小时前
RuleAlign 规则对齐框架：将医生的诊断规则形式化并注入模型，无需额外人工标注的自动对齐方法
人工智能
羊小猪~~1 小时前
神经网络基础--什么是正向传播？？什么是方向传播？？
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·机器学习
AI小杨1 小时前
【车道线检测】一、传统车道线检测：基于霍夫变换的车道线检测史诗级详细教程
人工智能·opencv·计算机视觉·霍夫变换·车道线检测
热门推荐
01【HarmonyOS】HUAWEI DevEco Studio 下载地址汇总02(欧拉)openEuler系统添加网卡文件配置流程、(欧拉)openEuler系统手动配置ipv6地址流程、(欧拉)openEuler系统网络管理说明03组基轨迹建模 GBTM的介绍与实现（Stata 或 R）04【AIGC】重塑未来的科技巨轮05全面解析：构建基于深度学习的安全帽检测系统（UI界面+YOLO代码+数据集）06【经验分享】Ubuntu22.04安装微信(linux官方版)07基于YOLOv10深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测08Ubuntu 20.04使用Livox mid 360 测试 FAST_LIO09RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库10【TC3xx芯片】TC3xx芯片电源管理系统PMS详解