PyTorch模型转TensorRT是怎么实现的?

PyTorch模型转TensorRT是一种将PyTorch模型优化为在NVIDIA GPU上高效运行的技术。下面将详细介绍该转换过程的完整攻略。

1.安装TensorRT

首先，需要安装TensorRT并配置好环境，具体的安装步骤可以参考TensorRT官网的文档（https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html）。

2.准备PyTorch模型

将PyTorch模型转换为TensorRT需要先准备好PyTorch模型。在这里我们将使用一个简单的模型作为示例。

import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Conv2d(in_channels, 32, kernel_size=3)
        self.layer2 = nn.Conv2d(32, out_channels, kernel_size=3)

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.layer2(x)
        return x

该模型的输入为in_channels个通道的2D图像，并且输出为out_channels个通道的2D图像。在这个示例中，我们使用了两个卷积层。

3.将PyTorch模型转换为TensorRT引擎

有了PyTorch模型和TensorRT的环境，就可以将PyTorch模型转换为TensorRT引擎了。使用TensorRT API可以将PyTorch模型进行序列化、优化和转换，生成TensorRT引擎。

import tensorrt as trt
import torch
import torchvision

def convert_pytorch_to_trt(engine_file_path, model, input_shape):
    # Create a TensorRT engine
    EXPLICIT_BATCH = 1 << (int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)
    with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network(EXPLICIT_BATCH) 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
        # Serialize the PyTorch model
        model.eval()
        with torch.no_grad():
            dummy_input = torch.randn(*input_shape).cuda()
            output = model(dummy_input)
            torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", verbose=False, input_names=['input'], output_names=['output'])
        # Convert the ONNX model to TensorRT engine
        with open("model.onnx", 'rb') as model_file:
            parser.parse(model_file.read())
        engine = builder.build_cuda_engine(network)
        with open(engine_file_path, "wb") as f:
            f.write(engine.serialize())

在上面的代码中，将PyTorch模型转换为TensorRT引擎的第一步是使用onnx.export方法将PyTorch模型序列化为ONNX模型。然后，使用TensorRT中的OnnxParser将ONNX模型解析为TensorRT网络，该网络可以被TensorRT引擎用于推理。最后，使用builder.build_cuda_engine创建TensorRT引擎并将其序列化并保存到磁盘上。

一旦TensorRT引擎被创建，它可以在GPU上高效地推理。下面是使用转换后的TensorRT引擎来执行前向传播的示例。

4.使用TensorRT引擎进行前向传播

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

def inference_onnx_and_trt(model, input_shape):
    trt_file_path = "model.trt"
    input_data = np.random.rand(*input_shape)
    # ONNX inference
    with torch.no_grad():
        output = model(torch.from_numpy(input_data).cuda()).cpu().numpy()
    print("ONNX output shape: ", output.shape)
    # TensorRT inference
    with open(trt_file_path, "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
        engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
        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))
            # Allocate device buffer
            host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype)
            device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)
            bindings.append(int(device_mem))
            # Add to appropriate list
            if engine.binding_is_input(binding):
                inputs.append((host_mem, device_mem))
            else:
                outputs.append((host_mem, device_mem))
        # Copy input data to device
        inputs[0][0][:] = input_data.ravel()    
        stream = cuda.Stream()
        # Execute TensorRT engine
        context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)
        # Copy output data to host
        [cuda.memcpy_dtoh_async(out[0], out[1], stream) for out in outputs]
        # Synchronize the stream
        stream.synchronize()
        output_trt = outputs[0][0].reshape(engine.max_batch_size, -1)
    print("TensorRT output shape: ", output_trt.shape)

在上面的代码中，我们首先在ONNX模型上运行了前向传递，并打印了输出矩阵的形状，然后在TensorRT模型上运行了前向传递，并再次打印了输出的形状。

到这里，我们就完整介绍了将PyTorch模型转换为TensorRT引擎的攻略，以上示例说明使用了一个简单的模型作为范例，但是整个过程也同样适用于更复杂的模型。