tensorrt python接口输出每一层的耗时

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class MyProfiler(trt.IProfiler):
    def __init__(self):
        trt.IProfiler.__init__(self)
        self.now_all = 0.0

    def report_layer_time(self, layer_name, ms):
        self.now_all += ms
        if ms > 0.01:#.5:
            print(f"layer = {layer_name}\ntime = {ms}\n")
context.profiler = MyProfiler()   # 层耗时输出

这个代码段是用来在 TensorRT 推理中实现一个自定义的性能分析器(Profiler)。TensorRT 是 NVIDIA 提供的一个高性能深度学习推理库,用于加速深度学习模型在 GPU 上的推理过程。IProfiler 是 TensorRT 中的一个接口,用于实现层级时间分析功能。下面我将逐行解释代码的作用:

1. class MyProfiler(trt.IProfiler):

  • 这里定义了一个类 MyProfiler,它继承自 trt.IProfiler,即 TensorRT 提供的 Profiler 接口。通过继承这个接口,我们可以自定义层级时间分析的行为。

2. def __init__(self):

  • 这是 MyProfiler 类的构造函数。当创建 MyProfiler 类的实例时会调用这个函数。

3. trt.IProfiler.__init__(self)

  • 这行代码调用了父类 trt.IProfiler 的构造函数。这是一个常见的做法,用于确保父类的初始化逻辑被执行,以便 MyProfiler 类能够正确继承父类的功能。

4. self.now_all = 0.0

  • 定义了一个实例变量 now_all 并将其初始化为 0.0。这个变量用来累积所有层的运行时间。

5. def report_layer_time(self, layer_name, ms):

  • 这是 IProfiler 类中必须实现的方法,用于报告每一层的执行时间。
  • layer_name 参数是当前层的名称,ms 参数是该层的执行时间,单位是毫秒。

6. self.now_all += ms

  • 这一行代码将当前层的执行时间 ms 累加到 self.now_all 中。self.now_all 用于跟踪所有层的总执行时间。

7. if ms > 0.01:

  • 这里设置了一个阈值,只有当层的执行时间大于 0.01 毫秒时,才会输出该层的名称和执行时间。这个阈值用于过滤掉执行时间非常短的层,以便专注于那些耗时较多的层。

8. print(f"layer = {layer_name}\ntime = {ms}\n")

  • 如果当前层的执行时间超过了设定的阈值,那么这一行会打印出层的名称和执行时间。f 字符串用于格式化输出,使打印的内容更易读。

9. context.profiler = MyProfiler()

  • 这行代码将 MyProfiler 的实例赋值给 TensorRT 上下文 (context) 的 profiler 属性。这意味着在该上下文中运行的每一层都会由 MyProfiler 实例记录并报告执行时间。

总结

这个代码实现了一个简单的自定义 Profiler,用于监控 TensorRT 中每一层的执行时间。当某一层的执行时间超过 0.01 毫秒时,它会打印该层的名称和执行时间,并且还会累加所有层的执行时间到 self.now_all 变量中。这个 Profiler 主要用于性能调试,以帮助用户识别出在推理过程中最耗时的层,从而优化模型的执行效率。

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