Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5的实现

PyTorch是一个流行的深度学习框架，而TensorRT是一个高性能的推理引擎。在实际应用中，我们可能需要将PyTorch模型转换为TensorRT模型以获得更好的推理性能。本文将详细讲解如何通过保存为ONNX模型转换PyTorch模型为TensorRT模型，并提供两个示例说明。

1. 保存为ONNX模型

在PyTorch中，我们可以使用torch.onnx.export()方法将模型保存为ONNX模型。以下是保存为ONNX模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化模型
net = Net()

# 定义输入
input = torch.randn(1, 10)

# 保存为ONNX模型
torch.onnx.export(net, input, 'model.onnx')

在上面的代码中，我们首先定义了一个包含两个全连接层的模型。然后，我们实例化了该模型，并使用torch.onnx.export()方法将模型保存为ONNX模型。

2. 转换为TensorRT模型

在将PyTorch模型转换为TensorRT模型之前，我们需要安装TensorRT并设置环境变量。安装TensorRT的方法可以参考官方文档：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html

在安装好TensorRT后，我们可以使用TensorRT Python API将ONNX模型转换为TensorRT模型。以下是将ONNX模型转换为TensorRT模型的示例代码：

import tensorrt as trt
import onnx
import os

# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load('model.onnx')

# 创建TensorRT Builder和Logger
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)

# 设置最大批处理大小和最大工作空间大小
builder.max_batch_size = 1
builder.max_workspace_size = 1 << 30

# 创建TensorRT Network From ONNX Model
network = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
parser.parse(onnx_model.SerializeToString())

# 创建TensorRT Engine
engine = builder.build_cuda_engine(network)

# 保存TensorRT Engine
with open('model.trt', 'wb') as f:
    f.write(engine.serialize())

在上面的代码中，我们首先使用onnx.load()方法加载ONNX模型。然后，我们创建了TensorRT Builder和Logger，并设置了最大批处理大小和最大工作空间大小。接下来，我们使用trt.OnnxParser()方法将ONNX模型转换为TensorRT网络，并使用builder.build_cuda_engine()方法创建TensorRT引擎。最后，我们使用engine.serialize()方法将TensorRT引擎保存到文件model.trt中。

3. 示例3：使用TensorRT Python API优化TensorRT模型

除了将ONNX模型转换为TensorRT模型外，我们还可以使用TensorRT Python API优化TensorRT模型。以下是使用TensorRT Python API优化TensorRT模型的示例代码：

import tensorrt as trt
import onnx
import os

# 加载TensorRT Engine
with open('model.trt', 'rb') as f:
    engine_data = f.read()

# 创建TensorRT Runtime和Engine
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)

# 创建TensorRT BuilderConfig
builder_config = trt.Builder(TRT_LOGGER).create_builder_config()

# 设置优化器选项
builder_config.max_workspace_size = 1 << 30
builder_config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)

# 优化TensorRT Engine
engine = trt.ICudaEngine(
    trt.utils.legacy_optimize_engine(
        engine, builder_config=builder_config))

# 保存优化后的TensorRT Engine
with open('model_optimized.trt', 'wb') as f:
    f.write(engine.serialize())

在上面的代码中，我们首先使用open()方法加载TensorRT引擎。然后，我们创建了TensorRT Runtime和Engine，并使用trt.Builder()方法创建了TensorRT BuilderConfig。接下来，我们设置了优化器选项，并使用trt.utils.legacy_optimize_engine()方法优化TensorRT引擎。最后，我们使用engine.serialize()方法将优化后的TensorRT引擎保存到文件model_optimized.trt中。

需要注意的是，优化TensorRT模型可能会增加模型的推理时间，因此需要根据实际情况进行权衡。