onnx转tensorrt

TensorRT 是 NVIDIA 的一个高性能深度学习推理引擎，可以在 NVIDIA GPU 上加速深度学习推理。而 ONNX 是一种跨平台、开放的深度学习模型表示格式，可以在不同的深度学习框架之间灵活转换模型。

TensorRT 提供了一个 ONNX Parser，可以将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式。这样，您就可以在 TensorRT 中加载 ONNX 模型，并在 NVIDIA GPU 上进行加速推理。以下是将 ONNX 模型转换为 TensorRT 的一些步骤：

1. 安装 TensorRT 和 ONNX Runtime
在使用 ONNX Parser 之前，需要先安装 TensorRT 和 ONNX Runtime。可以从 NVIDIA 官网下载 TensorRT，也可以通过 pip 安装 ONNX Runtime。

2. 将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式
使用 TensorRT 的 ONNX Parser，可以将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式。这个过程可以通过以下 Python 代码实现：

   import tensorrt as trt
   import onnx

   # Load the ONNX model
   onnx_model = onnx.load("model.onnx")

   # Create a TensorRT builder
   builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)

   # Create a TensorRT network from the ONNX model
   network = builder.create_network()
   parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
   parser.parse(onnx_model.SerializeToString())

   # Build an engine from the TensorRT network
   engine = builder.build_cuda_engine(network)

在这个过程中，首先使用 ONNX 的 Python API 加载 ONNX 模型。然后，使用 TensorRT 的 Python API 创建一个 TensorRT builder 和一个 TensorRT network。接下来，使用 TensorRT 的 ONNX Parser 将 ONNX 模型解析为 TensorRT 的网络表示形式，并将其添加到 TensorRT network 中。最后，使用 TensorRT builder 构建一个 TensorRT 引擎。

3. 运行 TensorRT 引擎
构建完 TensorRT 引擎后，可以使用以下代码来运行 TensorRT 推理：

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

   # Load the engine
   with open("engine.plan", "rb") as f:
       engine_data = f.read()
   engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)

   # Allocate input and output buffers on the GPU
   input_bindings = []
   output_bindings = []
   stream = cuda.Stream()
   for binding in engine:
       size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
       dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
       if engine.binding_is_input(binding):
           input_bindings.append(cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize))
       else:
           output_bindings.append(cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize))

   # Load input data to the GPU input buffer
   input_data = np.random.randn(batch_size, input_size)
   cuda.memcpy_htod(input_bindings[0], input_data.flatten().astype(np.float32))

   # Run inference
   context = engine.create_execution_context()
   context.execute_async_v2(bindings=input_bindings + output_bindings, stream_handle=stream.handle)
   cuda.streams.synchronize()

   # Get the output data from the GPU output buffer
   output_data = np.empty((batch_size, output_size), dtype=np.float32)
   cuda.memcpy_dtoh(output_data.flatten(), output_bindings[0])

在这个过程中，首先使用 TensorRT 的 Python API 加载 TensorRT 引擎。然后，使用 PyCUDA 分配输入和输出缓冲区，并将输入数据从主机（CPU）传输到设备（GPU）。接下来，使用 TensorRT 的 Python API 创建一个 TensorRT 执行上下文，并在 GPU 上异步执行 TensorRT 推理。最后，使用 PyCUDA 将输出数据从设备（GPU）传输到主机（CPU）。

这就是将 ONNX 模型转换为 TensorRT 的一些步骤。由于 ONNX Parser 是 TensorRT 的一部分，因此可以使用 TensorRT 的 Python API 轻松地将 ONNX 模型转换为 TensorRT。