onnx to tensorrt

ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开源格式，用于表示机器学习模型，包括深度学习模型。TensorRT (Tensor Runtime)，则是一个由 NVIDIA 开发的高性能推理引擎，专为运行深度学习推断任务而设计。将 ONNX 模型转换为 TensorRT（简称 TRT），意味着将 ONNX 模型优化为能在 NVIDIA GPU 上以更快的速度执行的形式。

从 ONNX 到 TensorRT 的过程通常称为“量化”或“优化”，目的是提高推断速度，减少内存消耗。这个转换步骤通常涉及以下几个步骤：
1. **加载 ONNX 模型**：首先，你需要用 Python 或者 ONNX 工具将 ONNX 模型加载到内存中。
2. **优化图**：通过 TensorRT 的 API，可以分析模型结构并应用特定于 GPU 的优化技术。
3. **量化和剪枝**：如果需要，可以对模型进行量化，即将浮点数运算转换为固定精度运算，以减小内存占用；剪枝则是移除不必要的连接以进一步缩小模型。
4. **保存为 TensorRT 模型**：经过上述处理后，生成一个 TensorRT 可识别的文件，如 .engine 文件。

相关问题

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。

onnx转换为tensorrt模型

您可以使用TensorRT提供的ONNX Parser来将ONNX模型转换为TensorRT模型。以下是一些基本的步骤：

1. 安装TensorRT：您需要先安装TensorRT库。可以从NVIDIA官方网站下载适合您系统的版本，并按照它们的文档进行安装。

2. 导入TensorRT：在Python脚本中，您需要导入TensorRT库和其他必要的库：

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

3. 加载ONNX模型：使用ONNX库加载ONNX模型：

model = onnx.load("path/to/your/model.onnx")

4. 创建TensorRT的builder和network对象：

trt_logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
trt_builder = trt.Builder(trt_logger)
trt_network = trt_builder.create_network()

5. 创建ONNX Parser对象并解析ONNX模型：

onnx_parser = trt.OnnxParser(trt_network, trt_logger)
onnx_parser.parse(model.SerializeToString())

6. 配置TensorRT的优化器和创建推理引擎：

trt_builder.max_batch_size = 1
trt_builder.max_workspace_size = 1 << 30  # 设置最大的工作空间大小
trt_engine = trt_builder.build_cuda_engine(trt_network)

7. 保存TensorRT模型：

trt_engine.save_serialized_state("path/to/save/engine.trt")

现在，您已经将ONNX模型成功转换为TensorRT模型。您可以使用保存的TensorRT模型进行推理。

请注意，这只是一个简单的示例，实际转换过程可能需要根据您的模型和需求进行调整。更详细的文档和示例可以在TensorRT的官方文档中找到。