import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小，与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度，与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime，加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理，需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理，并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型，还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作（如标准化、归一化等） result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码，改成可以输入电脑摄像头视频的

这段代码是用Python语言实现的，用于引入一些常用的库，例如numpy、tensorrt、pycuda等等。同时，还引入了torch库。其中，numpy是Python中用于快速处理大型数组和矩阵计算的库；tensorrt是NVIDIA推出的深度学习推理引擎，可以将训练好的模型转化为高效的推理模型；pycuda是一个Python接口，用于与CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行交互，使得Python能够利用GPU进行高性能计算；torch是一个基于Python的科学计算包，主要面向深度学习领域。

相关问题

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()

tensorrt提速yolov5

为了提高YOLOv5的推理速度，可以使用TensorRT进行加速。以下是使用TensorRT加速YOLOv5的步骤：

1. 首先，需要安装TensorRT并设置环境变量。可以参考NVIDIA官方文档进行安装和设置。

2. 接下来，需要将YOLOv5模型导出为ONNX格式。可以使用官方提供的export.py脚本进行导出。例如，导出yolov5s模型可以使用以下命令：

   python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --include torchscript onnx --optimize --dynamic

这将在模型位置处生成yolov5s.onnx文件。

3. 然后，可以使用TensorRT进行优化和加速。可以使用以下代码进行加载和优化：

   import tensorrt as trt

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

   def build_engine(onnx_file_path):
       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 # 1GB
           builder.max_batch_size = 1
           builder.fp16_mode = True
           with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
               parser.parse(model.read())
           engine = builder.build_cuda_engine(network)
           return engine

这将返回一个已经优化的TensorRT引擎。

4. 最后，可以使用以下代码进行推理：

   import pycuda.driver as cuda
   import pycuda.autoinit
   import numpy as np
   import cv2

   def allocate_buffers(engine):
       inputs = []
       outputs = []
       bindings = []
       for binding in engine:
           size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
           dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
           # Allocate host and device buffers
           host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype)
           device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)
           # Append the device buffer to device bindings.
           bindings.append(int(device_mem))
           # Append to the appropriate list.
           if engine.binding_is_input(binding):
               inputs.append({'host': host_mem, 'device': device_mem})