Python TensorRT使用Python进行网络定义

引言

TensorRT是NVIDIA推出的一个深度学习推理优化库，用于优化和加速深度学习模型的推理过程。它在性能和内存效率方面提供了显著的优势，并支持各种常见的深度学习框架。

本文将详细介绍使用Python编写TensorRT网络定义的方法，并提供示例代码和运行结果。

准备工作

在开始之前，我们需要先准备好以下环境和工具：

NVIDIA显卡及对应的驱动
CUDA和cuDNN库
Python环境（推荐使用Anaconda）
TensorRT安装包

请确保已正确安装并配置好上述环境和工具。

网络定义

使用TensorRT进行网络定义主要包括以下几个步骤：

导入相关库和模块：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np

创建TensorRT的推理引擎：

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
trt_runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)

def build_engine(onnx_path, trt_logger=TRT_LOGGER):
    with trt.Builder(trt_logger) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, trt_logger) as parser:
        builder.max_workspace_size = 1 << 30  # 设置工作空间大小
        builder.max_batch_size = 1  # 设置批处理大小
        if not os.path.exists(onnx_path):
            print('ONNX file not found!')
            exit(0)
        print('Loading ONNX file from path {}...'.format(onnx_path))
        with open(onnx_path, 'rb') as model:
            print('Beginning ONNX file parsing...')
            parser.parse(model.read())
        network.get_input(0).shape = [1, 3, 224, 224]  # 设置网络输入尺寸
        print('Completed parsing of ONNX file')
        print('Building an engine from file {}...'.format(onnx_path))
        engine = builder.build_cuda_engine(network)
        print("Completed creating Engine")
        return engine

在这个例子中，我们通过解析ONNX文件来创建一个TensorRT网络，并设置了工作空间大小和批处理大小。

加载TensorRT引擎并进行推理：

def inference(engine, input_data):
    output = np.empty([trt.volume(engine.get_binding_shape(1))], dtype=np.float32)
    # 创建执行上下文
    with engine.create_execution_context() as context:
        # 创建数据输入和输出缓冲区
        input_buffer = cuda.pagelocked_empty(trt.volume(engine.get_binding_shape(0)), dtype=np.float32)
        output_buffer = cuda.pagelocked_empty(trt.volume(engine.get_binding_shape(1)), dtype=np.float32)
        stream = cuda.Stream()

        # 将输入数据从主机内存复制到设备内存
        cuda.memcpy_htod_async(input_buffer, input_data, stream)
        # 执行推理
        context.execute_async(bindings=[int(input_buffer), int(output_buffer)], stream_handle=stream.handle)
        # 将输出从设备内存复制到主机内存
        cuda.memcpy_dtoh_async(output, output_buffer, stream)
        # 等待执行和复制操作完成
        stream.synchronize()
    return output

通过调用engine.create_execution_context()可以创建一个执行上下文，然后我们可以通过创建输入和输出缓冲区，并将数据从主机内存复制到设备内存完成推理过程。

加载输入数据并进行推理：

def load_input_data():
    input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
    return input_data

input_data = load_input_data()

engine = build_engine('model.onnx')
output = inference(engine, input_data)

print(output)

在这个例子中，我们随机生成了一个输入数据，并加载了预训练的ONNX模型model.onnx。然后使用inference函数进行推理，并打印输出结果。

运行结果

下面是运行上述代码的输出结果：

Loading ONNX file from path model.onnx...
Beginning ONNX file parsing...
Completed parsing of ONNX file
Building an engine from file model.onnx...
Completed creating Engine
[1.0, 2.0, 3.0, ...]

输出结果中包含了模型的输出结果。请注意，由于我们使用随机生成的输入数据和示例代码来进行演示，所以该输出结果只是一个示例，并不代表真实的模型输出。