Pytorch模型转TensorRT

### 将Pytorch模型转换为TensorRT

为了将Pytorch模型转换为TensorRT以提升推理性能，通常有两种主要路径：一种是通过`torch2trt`库直接实现转换；另一种则是先将Pytorch模型导出至ONNX格式再转为TensorRT引擎。

#### 使用 `torch2trt` 库进行转换

对于较为简单的网络结构可以直接利用`torch2trt`来完成这一过程。下面是一个具体的实例展示如何操作：

import torch
from torch2trt import torch2trt
from torchvision.models.resnet import resnet18  # 更改为你自己的模型定义

# 加载预训练的ResNet-18模型作为示范
model = resnet18(pretrained=True).eval().cuda()

# 创建输入张量用于推断和校准
x = torch.ones((1, 3, 224, 224)).cuda()

# 转换模型到TensorRT优化后的版本
model_trt = torch2trt(model, [x])

# 测试原始模型与TRT优化后模型之间的差异
y = model(x)
y_trt = model_trt(x)

print('最大绝对误差:', torch.max(torch.abs(y - y_trt)))

这段代码展示了加载一个预先训练好的ResNet-18模型，并将其转换成适用于GPU上的TensorRT优化版[^1]。

#### 经由 ONNX 中间表示法过渡

当面对更复杂的架构或是自定义层时，则推荐采用两步走的方式——即先将Pytorch模型保存为ONNX文件，之后借助NVIDIA提供的工具集进一步编译成为TensorRT引擎。以下是简化流程说明：

1. **准备环境**

需要确保已经安装好相应的依赖项，比如`onnx`, `onnxruntime-gpu`以及`tensorrt`等软件包。如果遇到下载速度慢的问题，建议切换为中国大陆地区的镜像源加快获取进度[^2]。

2. **导出为ONNX格式**

利用`torch.onnx.export()`函数可轻松地把现有的Pytorch模块序列化为兼容于其他框架的形式。

   dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224).to(device='cuda')
   
   torch.onnx.export(
       model,
       args=(dummy_input,),
       f="resnet18.onnx",
       export_params=True,
       opset_version=10,
       do_constant_folding=True,
       input_names=['input'],
       output_names=['output']
   )

3. **构建TensorRT引擎**

接下来就是运用官方文档里提到的方法读取刚才生成的`.onnx`文件并创建对应的执行计划了。这部分涉及到C++ API或者Python bindings的具体调用细节，在此不再赘述，请参照[NVIDIA TensorRT开发者指南](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html)学习更多相关内容[^3]。