在PyTorch中,我们可以轻松地使用Python来定义、训练、验证和测试深度学习模型。然而,要在不同平台上部署和执行模型,需要将其转换为平台特定的格式。为此,我们需要实现模型编译,将PyTorch模型转换为平台可用的模型格式。
在进行PyTorch模型编译前,需要安装相关的库。其中,ONNX和TensorRT是常用的转换工具,它们可以将PyTorch模型转换为ONNX格式,再将ONNX格式转换为TensorRT格式。
!pip install torch==1.8.2 torchvision==0.9.2 torchaudio==0.8.2
!pip install onnx==1.9.0
!pip install onnxruntime==1.8.1
!pip install pycuda==2021.1.2
!pip install tensorrt==7.2.3.4
import torch
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
在加载PyTorch模型时,需要指定map_location参数,将模型加载到CPU或GPU上。
import onnx
input_shape = (1, 3, 224, 224)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
dynamic_axes = {
'input': {0: 'batch', 2: 'height', 3: 'width'},
'output': {0: 'batch', 1: 'class'},
}
dummy_input = torch.randn(input_shape)
onnx_model = onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', input_names=input_names,
output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)
在将PyTorch模型转换为ONNX格式时,需要指定输入、输出、动态轴等参数。
import tensorrt as trt
import onnxruntime.backend as backend
onnx_model = onnx.load('model.onnx')
engine = trt.lite.Engine.from_onnx_model(onnx_model)
with open("model.trt", "wb") as f:
f.write(engine.serialize())
在将ONNX模型转换为TensorRT格式时,需要使用TensorRT API加载ONNX模型,并将其序列化为TensorRT格式。
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
import tensorrt as trt
engine_file_path = 'model.trt'
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
trt_runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)
with open(engine_file_path, 'rb') as f:
engine_data = f.read()
engine = trt_runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)
input_shape = (1, 3, 224, 224)
context = engine.create_execution_context()
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))
host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype)
device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)
bindings.append(int(device_mem))
if engine.binding_is_input(binding):
inputs.append({'host': host_mem, 'device': device_mem})
else:
outputs.append({'host': host_mem, 'device': device_mem})
def infer(inp):
np.copyto(inputs[0]['host'], inp.ravel())
[cuda.memcpy_htod_async(inp['device'], inp['host'], stream) for inp, stream in zip(inputs, cuda_streams)]
context.execute_async_v2(bindings, cuda.Stream.null)
[cuda.memcpy_dtoh_async(outp['host'], outp['device'], stream) for outp, stream in zip(outputs, cuda_streams)]
[stream.synchronize() for stream in cuda_streams]
return [outp['host'].reshape(engine.max_batch_size, -1) for outp in outputs]
input_data = np.random.random(input_shape).astype(np.float32)
output_data = infer(input_data)[0]
在加载TensorRT模型和进行推理时,需要使用TensorRT API和PyCUDA库进行操作。推理需要以batch为单位进行,输入数据需要reshape为(batch, ...)的形式,输出数据也需要reshape回(batch, ...)的形式。
我们可以使用PyTorch训练一个图像分类模型,在PC端使用PyTorch进行推理。但如果我们需要将这个模型部署到手机等移动设备上,就需要将其转换为TensorRT格式,以提高推理效率。
我们可以使用PyTorch训练一个目标检测模型,在Jetson Nano等嵌入式设备上使用TensorRT进行推理。TensorRT可以充分利用Jetson Nano的硬件加速,提高推理效率和实时性能。
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