从PyTorch到TensorRT：一个转换范例

引言

TensorRT是NVIDIA提供的一个深度学习模型优化库，它可以对深度学习模型进行优化，从而提高推理速度并减少内存消耗。TensorRT支持多种深度学习框架，包括PyTorch。本文将通过一个范例代码，展示如何将PyTorch模型转换为TensorRT引擎，并演示如何使用该引擎进行推理。

准备工作

在开始之前，请确保您已经安装了以下库和工具：

• PyTorch
• TensorRT
• ONNX

您可以使用pip安装这些库，如下所示：

pip install torch torchvision onnx
pip install tensorrt

范例代码

以下是一个简单的范例代码，演示如何将PyTorch模型转换为TensorRT引擎并进行推理。

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from torch.autograd import Variable
import onnx
import trt
# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# 创建一个示例输入
input_tensor = Variable(torch.randn(1, 3, 224, 224))
# 导出模型为ONNX格式
onnx_path = 'model.onnx'
torch.onnx.export(model, input_tensor, onnx_path)
# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load(onnx_path)
# 创建TensorRT引擎
trt_engine = trt.Builder(onnx_model).build_cuda_engine()
# 加载TensorRT引擎
trt_runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
context = trt_runtime.deserialize_cuda_engine(trt_engine.serialize())
# 执行推理
inputs = [input_tensor.cuda().data]
outputs, _ = context.execute_async_v2(inputs)
# 获取输出结果
output_tensor = outputs[0].cpu().data.numpy()
print(output_tensor)

解释

1. 加载预训练模型：使用PyTorch加载预训练的ResNet-50模型。
2. 创建示例输入：创建一个随机的输入张量，用于导出模型。
3. 导出模型为ONNX格式：使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型导出为ONNX格式。
4. 加载ONNX模型：使用ONNX库加载导出的ONNX模型。
5. 创建TensorRT引擎：使用TensorRT的Builder类创建一个TensorRT引擎。这个引擎将对ONNX模型进行优化。
6. 加载TensorRT引擎：使用TensorRT的Runtime类加载TensorRT引擎，并创建一个执行上下文。
7. 执行推理：使用执行上下文执行推理，输入是PyTorch张量，输出是TensorRT处理后的结果。
8. 获取输出结果：将输出结果从TensorRT张量转换为NumPy数组，以便进一步处理。

结论

通过本文，您应该已经了解了如何将PyTorch模型转换为TensorRT引擎，并使用该引擎进行推理。在实际应用中，您可以根据需要对模型进行优化和调整，以获得更好的性能和精度。希望这个范例代码能帮助您顺利地将PyTorch模型部署到生产环境中。