torch-tensorrt

您好！对于使用PyTorch和TensorRT进行推理加速的问题，您可以尝试以下步骤：

1. 首先，确保您已安装所需的软件包，包括PyTorch、TensorRT和NVIDIA驱动程序。您可以在NVIDIA官方网站上找到TensorRT和驱动程序的安装指南。

2. 使用PyTorch训练您的模型。在训练完成后，您可以将模型保存为.pt文件。

3. 使用PyTorch的torch2trt库将训练好的PyTorch模型转换为TensorRT模型。torch2trt库提供了一个简单的API来执行此转换过程。您可以参考torch2trt的官方文档以了解更多详细信息。

4. 一旦您将PyTorch模型转换为TensorRT模型，您可以使用TensorRT库执行推理加速。通过加载和运行TensorRT模型，您可以获得更高的推理性能。您可以参考TensorRT的官方文档以了解如何加载和运行TensorRT模型。

请注意，TensorRT对于特定硬件和模型类型可能有一些限制。在进行转换和推理之前，建议阅读相关文档以了解更多详细信息并进行适当的配置。

希望这些信息能对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

RangeNet-TensorRT

### RangeNet与TensorRT优化实现

对于RangeNet模型而言，在嵌入式设备上部署时，性能是一个重要的考量因素。为了提高推理速度并减少资源消耗，可以采用NVIDIA的TensorRT工具来优化该模型。

#### 准备工作

确保安装了必要的依赖库，包括但不限于CUDA、cuDNN以及TensorRT本身。这些组件能够提供底层硬件加速支持，从而显著提升网络运行效率[^1]。

#### 导出ONNX格式模型

由于TensorRT主要接受ONNX作为输入文件之一，因此首先需要将原始训练好的PyTorch版本RangeNet转换成ONNX格式：

import torch.onnx
from model import RangeNet  # 假设这是定义RangeNet的地方

dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 960).cuda()  
model = RangeNet().eval().cuda()

torch.onnx.export(model,
                  dummy_input,
                  "rangenet.onnx",
                  export_params=True,
                  opset_version=11,
                  do_constant_folding=True,
                  input_names=['input'],
                  output_names=['output'])

此部分代码展示了如何利用`torch.onnx.export()`函数完成从PyTorch到ONNX的转换过程。

#### 使用TensorRT构建引擎

一旦获得了`.onnx`文件之后，则可以通过Python API加载它，并创建相应的TRTEngine用于实际推断操作：

#include <NvInfer.h>
#include <onnx_parser.hpp>

// ...省略其他初始化设置...

nvinfer1::IBuilder* builder = nvinfer1::createInferBuilder(logger);
builder->setMaxBatchSize(batch_size);

auto network = builder->createNetworkV2(1U << static_cast<uint32_t>(nvinfer1::NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH));

parser.parseFromFile(onnx_file_path.c_str(), verbosity); 

// 构建engine...
ICudaEngine *engine = builder->buildCudaEngine(*network);
assert(engine != nullptr && "Failed to build engine");

// 序列化engine以便后续重用
IHostMemory* modelStream{nullptr};
if (engine) {
    modelStream = engine->serialize();
}

上述C++片段说明了通过解析器读取ONNX描述符后建立计算图的过程；接着调用`buildCudaEngine()`方法得到最终可用于执行的任务调度程序——即所谓的“引擎”。

#### 执行推理任务

最后一步就是编写简单的接口去驱动这个已经准备完毕的推理管道：

void infer(nvinfer1::ICudaEngine& engine){
    
    // 获取输入/输出张量信息
    const int inputIndex = engine.getBindingIndex("input");
    const int outputIndex = engine.getBindingIndex("output");

    void* buffers[] = {d_input, d_output};  

    context->executeV2(buffers);   
}

int main(){
    // 创建上下文对象并与特定平台绑定
    IExecutionContext* context = engine.createExecutionContext();

    // 分配GPU内存空间给inputs & outputs
    cudaMalloc(&d_input, sizeof(float)*batch_size*channel*height*width);
    cudaMalloc(&d_output,sizeof(float)*num_classes*grid_height*grid_width);

    // 将host端数据复制至device端
    cudaMemcpy(d_input,h_inputs,cudaMemcpyHostToDevice);

    // 开始预测流程
    infer(*engine);

    // 把结果搬回CPU处理
    cudaMemcpy(h_outputs,d_output,num_classes*grid_height*grid_width*sizeof(float),cudaMemcpyDeviceToHost);

    return 0;
}

这段伪代码概括了一个完整的前向传播周期：先准备好所有必需的数据结构（比如指针数组），再启动一次性的同步调用来触发内核运算，直至获取到预期的结果集为止。

torch部署为tensorRT

### 将 PyTorch 模型转换并部署为 TensorRT

#### 方法概述

将 PyTorch 模型转换成 TensorRT 主要有两种路径：一种是直接利用 Torch-TensorRT 进行转换；另一种则是先将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式，然后再将其导入至 TensorRT 中。

#### 使用 Torch-TensorRT 转换

对于采用 Torch-TensorRT 方式的转换过程相对简单快捷。具体操作如下：

- 加载源 PyTorch 模型 `model = torch.load()`[^2]。

- 将该模型转化为 TorchScript 形式以便后续处理 `traced_model = torch.jit.trace(model)`。

- 编译得到最终可用于推理加速的 TensorRT 版本模型 `compiled_trt_model = torch_tensorrt.compile(traced_model, inputs, enabled_precisions)`。

这种方法的优势在于可以直接基于现有的 PyTorch 生态环境完成整个流程，并且由于存在中间表示形式——即 TorchScript 的介入，在一定程度上简化了不同框架间的兼容性问题。不过需要注意的是，尽管大多数常见的网络结构都能良好适配此方案，但对于某些特定架构可能仍需额外调整优化以确保最佳效果。

import torch
from torchvision import models
import torch_tensorrt

# Load pretrained ResNet model as an example
model = models.resnet18(pretrained=True).eval()

# Convert to TorchScript format via tracing
example_input = torch.randn((1, 3, 224, 224))
traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)

# Compile with specified precision and input specifications
inputs = [torch_tensorrt.Input(shape=[1, 3, 224, 224])]
enabled_precisions = {torch.float}
compiled_trt_model = torch_tensorrt.compile(
    traced_model,
    inputs=inputs,
    enabled_precisions=enabled_precisions
)

#### 经由 ONNX 中间格式转换

当选择经过 ONNX 步骤来实现从 PyTorch 到 TensorRT 的迁移时，则涉及到更多环节的操作。首先是把原始 PyTorch 模型保存为 ONNX 文件，之后再借助官方工具或其他第三方库读取这些文件进而构建对应的 TensorRT 引擎实例[^3][^4]。

这种间接的方式虽然增加了复杂度，但也提供了更大的灵活性，尤其是在面对那些尚未被完全支持于 Torch-TensorRT 内部机制中的特殊算子或自定义组件的情况下尤为有用。此外，它还允许开发者更精细地控制诸如量化参数设置等方面的内容，从而有助于进一步提升实际应用场景下的表现力[^5]。

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

def build_engine(onnx_file_path):
    TRT_LOGGER = trt.Logger()
    
    builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
    network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))

    parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
    config = builder.create_builder_config()

    with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
        if not parser.parse(model.read()):
            print('Failed to parse the ONNX file.')
            for error in range(parser.num_errors):
                print(parser.get_error(error))
            return None
    
    engine = builder.build_serialized_network(network, config)
    context = trt.Runtime(TRT_LOGGER).deserialize_cuda_engine(engine)
    return context

# Example usage of building a TensorRT inference context from ONNX
engine_context = build_engine("resnet18.onnx")

input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
output_buffer = np.empty([1000], dtype=np.float32)

d_input = cuda.mem_alloc(input_data.nbytes)
d_output = cuda.mem_alloc(output_buffer.nbytes)

bindings = [int(d_input), int(d_output)]
stream = cuda.Stream()

with engine_context.create_execution_context() as execution_context:
    cuda.memcpy_htod_async(d_input, input_data.flatten(), stream)
    execution_context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)
    cuda.memcpy_dtoh_async(output_buffer, d_output, stream)
    stream.synchronize()