TensorRT集成下Keras模型的高效部署

资源摘要信息:"KerasToTensorRT是一个关于如何在TensorRT集成的Tensorflow（TFTRT）或直接在TensorRT上运行Keras模型的详细演示。本示例展示了一个在不使用'freeze_graph.py'的情况下转换和加速Keras模型的过程。" 知识点详细说明如下： 1. Keras与TensorRT集成： Keras是一个开源的神经网络库，它在TensorFlow之上提供了高级的接口。TensorRT是NVIDIA推出的深度学习推理加速器，它能够显著提升训练好的深度学习模型在GPU上的推理速度。Keras与TensorRT集成后，开发者可以利用TensorRT优化模型，从而加速模型在NVIDIA GPU上的推理执行。 2. TensorFlow集成TensorRT（TFTRT）： TensorRT的集成TensorFlow版本是TensorFlow的扩展，它允许用户将TensorRT作为其TensorFlow工作流的一部分。TFTRT的目标是通过转换和优化TensorFlow计算图来提高模型的运行效率。这种集成使得用户可以享受到TensorFlow的灵活性和易用性，同时利用TensorRT的高性能推理。 3. 使用NVIDIA Tensorflow泊坞映像： 示例中提到，建议使用NVIDIA官方提供的Tensorflow泊坞镜像来运行示例。这些镜像预装了Tensorflow和TensorRT，确保了环境配置的一致性和便捷性，使得用户可以快速开始模型的转换和优化过程。 4. 环境要求： - Python：Python 2或Python 3都可以使用，因为TensorFlow和Keras支持这两种版本。 - TensorRT：至少需要3.0版本，这是一个版本限制，低于这个版本可能不兼容或缺少一些关键的优化特性。 - Tensorflow with TensorRT Integration：需要Tensorflow 1.7或更高版本，这样才可以使用TensorRT集成。 - Keras：作为创建和训练模型的工具，Keras用于构建模型的高层结构。 - Pycuda（如果直接在TensorRT上运行模型）：如果用户选择绕过TensorFlow直接在TensorRT上运行模型，那么需要安装Pycuda。Pycuda是一个Python绑定到CUDA的库，它允许Python程序直接利用CUDA来调用GPU加速的功能。 5. 格式支持： 演示中提到，转换方法支持NCHW（通道数、高、宽、批大小）和NHWC（批大小、高、宽、通道数）两种数据格式。Tensorflow通常使用NHWC格式，而大多数深度学习库默认使用NCHW格式。TensorRT的集成允许这两种格式的灵活转换和处理，使得模型优化过程更加通用和高效。 6. 演示示例： 示例展示了如何在TFTRT上运行Keras模型，以及如何在TFTRT上运行Keras Applications中预训练的ResNet50模型。这些示例的执行通过简单的命令行脚本即可完成，如文档中所示的“$ python tftrt_example.py”。 7. 程序执行： 文档描述了可以通过执行一个Python脚本，即“tftrt_example.py”，来演示整个转换和运行过程。这意味着开发者无需深入了解TensorRT的底层操作，而可以快速利用现有的代码进行模型的优化和加速。 8. 结论： KerasToTensorRT演示为深度学习开发者提供了一种将Keras模型转换为TensorRT优化模型的方法。通过这个演示，开发者可以学会如何在NVIDIA GPU上以更高的速度执行深度学习推理，这对于生产环境中的模型部署至关重要。此外，由于示例中没有提及使用“freeze_graph.py”，这表明了在模型转换和部署的过程中，可能有更为直接和简洁的方法，降低了转换流程的复杂性，提升了开发效率。