一文详解如何实现PyTorch模型编译

为什么需要模型编译

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。

安装相关库

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

加载PyTorch模型

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。

将PyTorch模型转换为ONNX格式

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。

将ONNX模型转换为TensorRT格式

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。

加载TensorRT模型并推理

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。

示例说明

示例一：在PC端进行图像分类

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。

示例二：在Jetson Nano上进行目标检测

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。