TensorRT是NVIDIA的一個高性能的深度學習推理（inference）優(yōu)化器和運行時庫。它可以顯著加速深度學習模型的推理。從基礎到精通TensorRT，你可以遵循以下大綱：

第1章 - TensorRT基礎和環(huán)境配置

學習內(nèi)容

• TensorRT簡介：定義、發(fā)展歷程、用途。

• TensorRT與其他推理引擎的比較。

• 環(huán)境要求和安裝步驟。

實操項目：安裝與驗證

• 在Ubuntu和Windows上安裝TensorRT。

• 運行一個TensorRT的Hello World程序，驗證安裝。

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第2章 - 模型導入與初步優(yōu)化

學習內(nèi)容

• ONNX模型格式介紹。

• 如何將PyTorch、TensorFlow模型轉(zhuǎn)換為ONNX。

• 使用TensorRT優(yōu)化器進行初步優(yōu)化。

實操項目：模型轉(zhuǎn)換與初步優(yōu)化

• 將一個簡單的PyTorch或TensorFlow圖像分類模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式。

• 使用TensorRT進行模型優(yōu)化，并進行初步的推理測試。

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第3章 - TensorRT優(yōu)化策略基礎

學習內(nèi)容

• FP32、FP16精度的介紹。

• 層融合（Layer Fusion）原理。

• 代碼實現(xiàn)細節(jié)。

實操項目：精度與層融合

• 將第2章的模型分別用FP32和FP16進行優(yōu)化。

• 實現(xiàn)層融合，并對比性能。

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第4章 - TensorRT高級優(yōu)化策略

學習內(nèi)容

• INT8量化的理論基礎。

• 動態(tài)張量與靜態(tài)張量的使用場景。

• 實現(xiàn)動態(tài)張量的代碼示例。

實操項目：INT8量化與動態(tài)輸入

• 使用INT8精度對模型進行優(yōu)化。

• 修改代碼以支持動態(tài)輸入張量。

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第5章 - 自定義插件與擴展

學習內(nèi)容

• TensorRT插件API詳解。

• 自定義插件的開發(fā)流程。

實操項目：自定義ReLU6激活函數(shù)

• 開發(fā)一個ReLU6激活函數(shù)的自定義插件。

• 將此插件集成到一個現(xiàn)有模型中，并進行性能測試。

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第6章 - 多模型與多流推理

學習內(nèi)容

• 同時優(yōu)化和推理多個模型的方法。

• 使用CUDA流進行多流并行推理。

實操項目：圖像分類與物體檢測

• 優(yōu)化一個圖像分類模型和一個物體檢測模型。

• 實現(xiàn)一個簡單的多流推理應用。

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第7章 - TensorRT部署

學習內(nèi)容

• 在NVIDIA Jetson、Datacenter GPUs和Edge設備上的部署考慮因素。

• 使用Docker容器進行部署。

實操項目：跨平臺部署

• 在至少兩種不同的硬件平臺上部署第6章的多模型推理應用。

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第8章 - 高級特性與量化校準

學習內(nèi)容

• 量化校準的算法和工具。

• 如何使用DLA（Deep Learning Accelerator）。

實操項目：量化校準與DLA

• 對一個中等復雜度的模型（如SSD或YOLO）進行量化校準。

• 在支持DLA的硬件上進行推理。

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第9章 - 故障排除與最佳實踐

學習內(nèi)容

• 常見的TensorRT問題和解決方案。

• 性能調(diào)優(yōu)的最佳實踐。

實操項目：性能調(diào)優(yōu)

• 診斷和解決一個性能較低的模型。

• 應用最佳實踐以提高性能。

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第10章 - 實際應用案例

學習內(nèi)容

• TensorRT在物體檢測、NLP、圖像分割等方面的應用。

• 性能和精度的權(quán)衡。

實操項目：實時人臉識別

• 使用TensorRT優(yōu)化一個人臉識別模型。

• 實現(xiàn)一個簡單的實時人臉識別應用。

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課程結(jié)束后的中大型實操項目

• 項目描述：構(gòu)建一個完整的智能監(jiān)控系統(tǒng)，包括實時物體檢測、人臉識別、異常行為檢測等。

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第1章 - TensorRT基礎和環(huán)境配置

通過實訓操作手冊，能夠理解TensorRT的基礎概念，成功安裝TensorRT，并運行一個簡單的TensorRT程序進行驗證。希望這個手冊能幫助你順利跨過學習TensorRT的第一道門檻。

學習內(nèi)容

1. TensorRT簡介

• 定義: TensorRT是一個高性能的深度學習推理（Inference）庫，由NVIDIA開發(fā)。

• 發(fā)展歷程: 最初作為NVIDIA內(nèi)部的優(yōu)化工具，后來逐漸開放給開發(fā)者，目前已經(jīng)是一個成熟的深度學習推理解決方案。

• 用途: 主要用于優(yōu)化深度學習模型，使其在NVIDIA GPU上運行得更快。

2. TensorRT與其他推理引擎的比較

• TensorRT vs TensorFlow Lite: TensorFlow Lite主要用于移動和嵌入式設備，而TensorRT更多地用于服務器和高性能計算環(huán)境。

• TensorRT vs ONNX Runtime: ONNX Runtime支持更多類型的硬件和模型格式，但TensorRT在NVIDIA硬件上通常提供更高的性能。

• TensorRT vs OpenVINO: OpenVINO是Intel開發(fā)的，針對Intel硬件進行優(yōu)化，而TensorRT則針對NVIDIA GPUs。

3. 環(huán)境要求和安裝步驟

• 環(huán)境要求: Ubuntu 18.04或更高版本，或Windows 10，NVIDIA GPU。

• 安裝步驟: 通常通過NVIDIA官網(wǎng)進行下載和安裝。

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實操項目：安裝與驗證

在Ubuntu和Windows上安裝TensorRT

• Ubuntu安裝步驟:

更新軟件包列表：

sudo apt-get update

安裝依賴：

sudo apt-get install libnvinfer7

• 下載TensorRT軟件包（通常是.deb文件）。

安裝軟件包：

sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.0-trt5.0.2.6-rc-20190227_1-1_amd64.deb

• Windows安裝步驟:

• 下載TensorRT的Windows安裝包（通常是.exe或.msi文件）。

• 雙擊安裝文件并按照安裝向?qū)нM行安裝。

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注意: 安裝步驟可能因TensorRT版本不同而有所不同，請參照具體版本的官方文檔。

運行一個TensorRT的Hello World程序

代碼示例（Python）:

import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network: ? ?print("TensorRT Hello World!")

• 執(zhí)行步驟:

• 將上述代碼保存為hello_tensorrt.py。

在命令行中運行：

python hello_tensorrt.py

• 如果一切正常，你應該看到輸出“TensorRT Hello World!”

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第2章 - 模型導入與初步優(yōu)化

通過手冊，能夠掌握ONNX模型格式，學會如何將PyTorch或TensorFlow模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式，并使用TensorRT進行初步的模型優(yōu)化和推理測試。

學習內(nèi)容

1. ONNX模型格式介紹

• 定義: Open Neural Network Exchange (ONNX) 是一個用于表示深度學習模型的開放標準格式。

• 用途: 它允許模型在不同的深度學習框架之間進行轉(zhuǎn)換和共享。

• 文件結(jié)構(gòu): ONNX模型通常保存在一個.onnx文件中，這個文件包括了模型的結(jié)構(gòu)（層、操作等）和參數(shù)（權(quán)重和偏置）。

2. 如何將PyTorch、TensorFlow模型轉(zhuǎn)換為ONNX

• PyTorch: 使用torch.onnx.export()函數(shù)。

• TensorFlow: 使用tf2onnx.convert或TensorFlow的SavedModel格式和ONNX轉(zhuǎn)換器。

3. 使用TensorRT優(yōu)化器進行初步優(yōu)化

• 步驟: 導入ONNX模型、創(chuàng)建一個TensorRT builder和網(wǎng)絡，然后使用這個builder和網(wǎng)絡進行模型優(yōu)化。

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實操項目：模型轉(zhuǎn)換與初步優(yōu)化

將一個簡單的PyTorch圖像分類模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式

代碼示例（Python）:

import torch import torchvision.models as models # Initialize model model = models.resnet18(pretrained=True) model.eval() # Dummy input x = torch.randn(1, 3, 224, 224) # Export to ONNX format torch.onnx.export(model, x, "resnet18.onnx", verbose=True)

• 執(zhí)行步驟:

• 將上述代碼保存為export_pytorch_to_onnx.py。

在命令行中運行：

python export_pytorch_to_onnx.py

• 查看生成的resnet18.onnx文件。

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使用TensorRT進行模型優(yōu)化，并進行初步的推理測試

代碼示例（Python）:

import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) # Load ONNX model with open("resnet18.onnx", "rb") as f: ? ?onnx_model = f.read() # Create a TensorRT builder and network with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network(common_flags=1) as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser: ? ?builder.max_workspace_size = 1 << 28 ? ?builder.max_batch_size = 1 ? ?# Parse ONNX model into TensorRT network ? ?parser.parse(onnx_model) ? ?# Build optimized engine ? ?with builder.build_cuda_engine(network) as engine: ? ? ? ?# Inference (use the engine for inference) ? ? ? ?with engine.create_execution_context() as context: ? ? ? ? ? ?print("Optimized model successfully!")

• 執(zhí)行步驟:

• 將上述代碼保存為optimize_with_tensorrt.py。

在命令行中運行：

python optimize_with_tensorrt.py

• 如果一切正常，你應該看到輸出“Optimized model successfully!”

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常見問題與解決方案

1. ONNX模型導出失敗:確保PyTorch版本與ONNX版本兼容。

2. 檢查模型是否在推理模式下（model.eval()）。

3. TensorRT優(yōu)化失敗:確保已分配足夠的工作空間：builder.max_workspace_size。

4. 檢查ONNX模型是否包含TensorRT不支持的操作或?qū)印?/span>

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第3章 - TensorRT優(yōu)化策略基礎

通過手冊，能夠理解TensorRT中的精度選項（FP32和FP16）以及層融合的原理。你還會學到如何使用TensorRT API對模型進行不同精度的優(yōu)化，并進行性能對比。

學習內(nèi)容

1. FP32、FP16精度的介紹

• FP32 (單精度浮點數(shù)): 使用32位表示的浮點數(shù)，提供很高的精度，但計算成本也較高。

• FP16 (半精度浮點數(shù)): 使用16位表示的浮點數(shù)，精度較低，但計算速度快，內(nèi)存占用也少。

2. 層融合（Layer Fusion）原理

• 定義: 層融合是一種優(yōu)化技術(shù)，它將多個相鄰的網(wǎng)絡層合并成一個單一的層，以減少計算和內(nèi)存開銷。

• 用途: 主要用于加速模型的推理速度。

3. 代碼實現(xiàn)細節(jié)

• 通常，TensorRT會自動進行層融合。

• 你也可以使用TensorRT的API來自定義層融合。

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實操項目：精度與層融合

將第2章的模型分別用FP32和FP16進行優(yōu)化

代碼示例（Python）:

import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) # Load ONNX model with open("resnet18.onnx", "rb") as f: ? ?onnx_model = f.read() # Function to build engine def build_engine(onnx_model, fp16_mode=False): ? ?with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network(common_flags=1) as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser: ? ? ? ?builder.max_workspace_size = 1 << 28 ? ? ? ?builder.max_batch_size = 1 ? ? ? ?builder.fp16_mode = fp16_mode ? ? ? ? ? ? ? ?# Parse ONNX model into TensorRT network ? ? ? ?parser.parse(onnx_model) ? ? ? ? ? ? ? ?# Build optimized engine ? ? ? ?return builder.build_cuda_engine(network) # Build FP32 and FP16 engines engine_fp32 = build_engine(onnx_model, fp16_mode=False) engine_fp16 = build_engine(onnx_model, fp16_mode=True) print("Built FP32 and FP16 engines!")

• 執(zhí)行步驟:

• 將上述代碼保存為optimize_fp32_fp16.py。

在命令行中運行：

python optimize_fp32_fp16.py

• 如果一切正常，你應該看到輸出“Built FP32 and FP16 engines!”

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實現(xiàn)層融合，并對比性能

• 由于TensorRT通常會自動進行層融合，所以這一步主要是對比性能。

你可以使用 context.execute 方法來運行推理，并使用 Python 的 time 庫來計算運行時間。

import time import numpy as np # Create execution context with engine_fp32.create_execution_context() as context_fp32, engine_fp16.create_execution_context() as context_fp16: ? ?# Create input and output buffer ? ?h_input = np.random.random((1, 3, 224, 224)).astype(np.float32) ? ?h_output_fp32 = np.empty((1, 1000), dtype=np.float32) ? ?h_output_fp16 = np.empty((1, 1000), dtype=np.float32) ? ? ? ?# Run inference and time it ? ?start_time = time.time() ? ?context_fp32.execute(batch_size=1, bindings=[int(h_input.ctypes.data), int(h_output_fp32.ctypes.data)]) ? ?print("FP32 Inference Time: ", time.time() - start_time) ? ? ? ?start_time = time.time() ? ?context_fp16.execute(batch_size=1, bindings=[int(h_input.ctypes.data), int(h_output_fp16.ctypes.data)]) ? ?print("FP16 Inference Time: ", time.time() - start_time)

• 執(zhí)行步驟:

• 將上述代碼加入到optimize_fp32_fp16.py的底部。

再次運行腳本：

python optimize_fp32_fp16.py

• 觀察輸出中的FP32和FP16推理時間。

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常見問題與解決方案

1. FP16優(yōu)化失敗:確保你的NVIDIA GPU支持FP16運算。

2. 檢查是否有在構(gòu)建引擎時啟用了FP16模式。

3. 性能沒有提升:層融合并不總是會導致性能提升，這取決于模型的復雜性和GPU的能力。

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第4章 - TensorRT高級優(yōu)化策略

通過手冊，能夠理解TensorRT中的高級優(yōu)化策略，包括INT8量化和動態(tài)輸入張量。你還將學習如何使用Python API來實現(xiàn)這些高級優(yōu)化。

學習內(nèi)容

1. INT8量化的理論基礎

• 定義: INT8量化是一種將浮點數(shù)權(quán)重和激活轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)的優(yōu)化策略。

• 優(yōu)點: 量化可以減少模型大小和推理延遲，但可能會損失一些精度。

2. 動態(tài)張量與靜態(tài)張量的使用場景

• 靜態(tài)張量: 輸入/輸出尺寸在編譯時確定，適用于輸入尺寸始終不變的情況。

• 動態(tài)張量: 輸入/輸出尺寸在運行時可以改變，適用于輸入尺寸可能變化的情況。

3. 實現(xiàn)動態(tài)張量的代碼示例

• 通過TensorRT的API，你可以指定某些維度為動態(tài)，這通常在創(chuàng)建網(wǎng)絡時完成。

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實操項目：INT8量化與動態(tài)輸入

使用INT8精度對模型進行優(yōu)化

代碼示例（Python）:

import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) def build_int8_engine(onnx_model_path): ? ?with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network(common_flags=1) as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser: ? ? ? ?builder.int8_mode = True ? ? ? ?builder.int8_calibrator = YourOwnCalibrator() ?# You need to implement this ? ? ? ?with open(onnx_model_path, 'rb') as model: ? ? ? ? ? ?parser.parse(model.read()) ? ? ? ? ? ? ? ?return builder.build_cuda_engine(network) int8_engine = build_int8_engine("resnet18.onnx")

• 執(zhí)行步驟:

• 將上述代碼保存為optimize_int8.py。

在命令行中運行：

python optimize_int8.py

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注意: 你需要實現(xiàn)自己的校準器，這通常涉及運行一些推理并收集激活的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

修改代碼以支持動態(tài)輸入張量

代碼示例（Python）:

import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) def build_dynamic_engine(onnx_model_path): ? ?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: ? ? ? ?# Specify that the first dimension is dynamic ? ? ? ?profile = builder.create_optimization_profile() ? ? ? ?profile.set_shape("input_tensor_name", (1, 3, 224, 224), (8, 3, 224, 224), (16, 3, 224, 224)) ? ? ? ?config.add_optimization_profile(profile) ? ? ? ?with open(onnx_model_path, 'rb') as model: ? ? ? ? ? ?parser.parse(model.read()) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?return builder.build_cuda_engine(network) dynamic_engine = build_dynamic_engine("resnet18.onnx")

• 執(zhí)行步驟:

• 將上述代碼保存為dynamic_input.py。

在命令行中運行：

python dynamic_input.py

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常見問題與解決方案

1. INT8量化失敗或精度下降太多:

1. 確保你的校準器是正確實現(xiàn)的。

2. 嘗試使用更多的校準數(shù)據(jù)。

2. 動態(tài)輸入不工作:

1. 確保你的ONNX模型支持動態(tài)輸入。

2. 確保在TensorRT中正確設置了優(yōu)化配置文件。

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第5章 - 自定義插件與擴展

通過手冊，能夠理解TensorRT插件API的工作原理，以及如何開發(fā)和集成自定義插件。

學習內(nèi)容

1. TensorRT插件API詳解

• 定義: TensorRT插件API允許你在TensorRT中實現(xiàn)自定義層或操作，以支持不被原生支持的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。

2. 自定義插件的開發(fā)流程

• 基本步驟:實現(xiàn)插件類，繼承自tensorrt.IPluginV2Ext。

• 實現(xiàn)必要的方法，例如enqueue進行推理，getOutputDimensions定義輸出尺寸等。

• 在模型解析或構(gòu)建階段，將自定義插件注冊到TensorRT。

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實操項目：自定義ReLU6激活函數(shù)

開發(fā)一個ReLU6激活函數(shù)的自定義插件

代碼示例（Python）:

import tensorrt as trt class ReLU6Plugin(trt.IPluginV2Ext): ? ? ? ?def __init__(self): ? ? ? ?pass ? ? ? ?def get_output_dimension(self, input_dimension, input_tensors): ? ? ? ?return input_dimension ?# Output dimension is same as input for ReLU6 ? ? ? ?def enqueue(self, bindings, input_tensors, output_tensors, stream_handle): ? ? ? ?# Your CUDA implementation for ReLU6 comes here ? ? ? ?pass ? ?# Other necessary methods like clone, getNbOutputs, etc.

• 執(zhí)行步驟:

• 實現(xiàn)enqueue方法中的ReLU6 CUDA操作。你可能需要一些CUDA編程經(jīng)驗。

• 添加必要的其他方法，如clone, getNbOutputs等。

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將此插件集成到一個現(xiàn)有模型中，并進行性能測試

代碼示例（Python）:

import tensorrt as trt # Register the custom plugin TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) trt.init_libnvinfer_plugins(TRT_LOGGER, "") plugin_creator = trt.get_plugin_registry().get_plugin_creator("ReLU6_TRT", "1", "") # Create the ReLU6 plugin and add it to the network relu6_plugin = ReLU6Plugin() network.add_plugin_v2(inputs=[input_tensor], plugin=relu6_plugin) # Build the engine and run inference with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.build_cuda_engine(network) as engine, engine.create_execution_context() as context: ? ?# Run inference with the custom ReLU6 plugin

• 執(zhí)行步驟:

• 在你的TensorRT網(wǎng)絡定義中，用add_plugin_v2方法添加ReLU6插件。

• 構(gòu)建并運行引擎，注意觀察性能表現(xiàn)。

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常見問題與解決方案

1. 自定義插件無法注冊:

1. 確保你正確實現(xiàn)了所有必要的插件API方法。

2. 檢查TensorRT版本是否與插件API兼容。

2. 性能未見提升或下降:

1. 檢查你的CUDA實現(xiàn)是否已經(jīng)優(yōu)化。

2. 使用NVIDIA的profiler工具進行性能分析。

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第6章 - 多模型與多流推理

通過手冊，能夠理解如何使用TensorRT進行多模型和多流推理，并且了解這在實際應用中如何實現(xiàn)。

學習內(nèi)容

1. 同時優(yōu)化和推理多個模型的方法

• 定義: 有時，單個應用可能需要運行多個模型。TensorRT允許你同時優(yōu)化和推理多個模型。

2. 使用CUDA流進行多流并行推理

• 定義: CUDA流是異步操作的序列，可以使用多個CUDA流來并行執(zhí)行多個任務。

• 用途: 在同一應用中進行多模型推理或在單個模型中進行批量推理。

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實操項目：圖像分類與物體檢測

優(yōu)化一個圖像分類模型和一個物體檢測模型

代碼示例（Python）:

import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) def build_engine(onnx_model_path): ? ?with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser: ? ? ? ?with open(onnx_model_path, 'rb') as model: ? ? ? ? ? ?parser.parse(model.read()) ? ? ? ?return builder.build_cuda_engine(network) classification_engine = build_engine("classification.onnx") detection_engine = build_engine("detection.onnx")

• 執(zhí)行步驟:

• 將上述代碼保存為optimize_models.py。

在命令行中運行：

python optimize_models.py

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實現(xiàn)一個簡單的多流推理應用

代碼示例（Python）:

import cuda import pycuda.driver as cuda_driver import pycuda.autoinit stream1 = cuda_driver.Stream() stream2 = cuda_driver.Stream() # Create execution context for each engine context1 = classification_engine.create_execution_context() context2 = detection_engine.create_execution_context() # Prepare input and output buffer # ... def inference(execution_context, stream, h_input, h_output): ? ?# Run inference using TensorRT and CUDA stream ? ?# ... # Run inferences in parallel on two CUDA streams inference(context1, stream1, h_input1, h_output1) inference(context2, stream2, h_input2, h_output2)

• 執(zhí)行步驟:

• 將上述代碼保存為multi_stream_inference.py。

在命令行中運行：

python multi_stream_inference.py

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常見問題與解決方案

1. 多模型推理時出現(xiàn)資源沖突:確保每個模型有其自己的執(zhí)行上下文和CUDA流。

2. 多流推理性能未見提升:檢查你的GPU是否支持多流并行執(zhí)行。

3. 使用NVIDIA的profiler工具進行性能分析。

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第7章 - TensorRT部署

通過手冊，能夠掌握如何在多種平臺（包括Jetson，Datacenter GPUs和Edge設備）上部署TensorRT模型，以及如何使用Docker進行部署。

學習內(nèi)容

1. 在NVIDIA Jetson、Datacenter GPUs和Edge設備上的部署考慮因素

• NVIDIA Jetson: 適用于低功耗和嵌入式解決方案。

• 考慮因素: 內(nèi)存限制，功耗，實時性需求。

• Datacenter GPUs: 適用于高性能需求，如V100, A100等。

• 考慮因素: 擴展性，高吞吐量。

• Edge設備: 適用于IoT場景。

• 考慮因素: 網(wǎng)絡帶寬，延遲，功耗。

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2. 使用Docker容器進行部署

• 優(yōu)點: 環(huán)境一致性，便于遷移和擴展。

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實操項目：跨平臺部署

在至少兩種不同的硬件平臺上部署第6章的多模型推理應用

• 部署步驟（通用）:

• 將優(yōu)化后的TensorRT模型（通常是.plan文件）復制到目標設備。

• 在目標設備上安裝TensorRT運行時。

• 運行應用程序進行推理。

Docker部署示例:

# Use TensorRT base image FROM nvcr.io/nvidia/tensorrt:latest # Copy model and app COPY ./models /models COPY ./app /app # Run inference app CMD ["python", "/app/inference.py"]

構(gòu)建和運行Docker容器:

docker build -t tensorrt_app . docker run --gpus all tensorrt_app

• 在Jetson設備上的部署:

• 將模型和應用程序復制到Jetson設備。

• 在Jetson設備上安裝JetPack（包括TensorRT）。

• 運行應用程序進行推理。

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常見問題與解決方案

1. 模型在新平臺上性能下降:

1. 確保你針對目標平臺重新進行了模型優(yōu)化。

2. Docker容器內(nèi)無法訪問GPU:

1. 確保你使用了NVIDIA的Docker運行時，并在運行容器時加上了--gpus all參數(shù)。

3. Jetson設備上的內(nèi)存不足:

1. 考慮優(yōu)化模型以減少內(nèi)存占用，或使用Jetson設備上的TensorRT優(yōu)化選項。

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第8章 - 高級特性與量化校準

通過手冊，能夠理解如何進行量化校準以及如何在支持DLA的硬件上進行模型推理。

學習內(nèi)容

1. 量化校準的算法和工具

• 定義: 量化校準是將浮點數(shù)模型權(quán)重和激活轉(zhuǎn)換為低精度（通常是INT8）表示的過程，同時盡量保持推理精度。

• 主要算法: Min-Max，KL散度等。

2. 如何使用DLA（Deep Learning Accelerator）

• 定義: DLA是一種硬件加速器，主要用于加速深度學習推理。

• 用途: 在支持DLA的硬件上（如某些Jetson設備），可以使用DLA進行模型推理，以進一步提高性能和效率。

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實操項目：量化校準與DLA

對一個中等復雜度的模型（如SSD或YOLO）進行量化校準

代碼示例（Python）:

import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) class MyCalibrator(trt.IInt8EntropyCalibrator2): ? ?def __init__(self, data): ? ? ? ?self.data = data ? ? ? ?# Other initialization steps ? ?# Implement other required methods for the calibrator class # Create calibrator calibrator = MyCalibrator(data) def build_engine(onnx_model_path): ? ?with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser: ? ? ? ?builder.int8_mode = True ? ? ? ?builder.int8_calibrator = calibrator ? ? ? ?with open(onnx_model_path, 'rb') as model: ? ? ? ? ? ?parser.parse(model.read()) ? ? ? ?return builder.build_cuda_engine(network) engine = build_engine("yolo.onnx")

• 執(zhí)行步驟:

• 首先，你需要準備用于校準的數(shù)據(jù)集。

• 創(chuàng)建自己的校準器類并實現(xiàn)必要的方法。

• 使用上述代碼進行模型量化。

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在支持DLA的硬件上進行推理

代碼示例（Python）:

import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) # Create DLA context with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.build_cuda_engine(network) as engine: ? ?dla_core = builder.get_dla_core() ? ?context = engine.create_execution_context() ? ?context.set_binding_shape(0, (1, 3, 300, 300)) ? ?context.active_optimization_profile = 0 ? ?context.set_device_type(0, trt.DeviceType.DLA) ? ?context.set_device_core(0, dla_core) ? ?# Run inference using DLA

• 執(zhí)行步驟:

• 確保你的硬件支持DLA。

• 使用上述代碼創(chuàng)建DLA執(zhí)行上下文，并運行推理。

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常見問題與解決方案

1. 量化校準導致精度明顯下降:

1. 嘗試使用不同的校準算法。

2. 使用更大的校準數(shù)據(jù)集。

2. DLA推理失敗或性能未見提升:

1. 確保你的模型和操作都是DLA兼容的。

2. 檢查DLA核心是否正確設置。

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第9章 - 故障排除與最佳實踐

通過手冊，能夠理解如何診斷和解決TensorRT模型的性能問題，并掌握性能調(diào)優(yōu)的最佳實踐。

學習內(nèi)容

1. 常見的TensorRT問題和解決方案

• 常見問題:模型轉(zhuǎn)換失敗

• 推理速度慢

• 推理精度低

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2. 性能調(diào)優(yōu)的最佳實踐

• 最佳實踐:使用最新版本的TensorRT

• 選擇合適的精度模式（FP32, FP16, INT8）

• 利用TensorRT內(nèi)置的優(yōu)化選項

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實操項目：性能調(diào)優(yōu)

診斷和解決一個性能較低的模型

代碼示例（Python）:

import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) # Create builder with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder: ? ?# Enable various optimization ? ?builder.fp16_mode = True ? ?builder.strict_type_constraints = True ? ? ? ?# Diagnose performance ? ?builder.profiler = MyProfiler() ?# Implement your own profiler ? ?# Build and return engine ? ?with builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser: ? ? ? ?with open("model.onnx", 'rb') as model_file: ? ? ? ? ? ?parser.parse(model_file.read()) ? ? ? ?engine = builder.build_cuda_engine(network)

• 執(zhí)行步驟:

• 利用TensorRT的Profiler功能或其他性能分析工具進行性能診斷。

• 根據(jù)診斷結(jié)果，選擇合適的優(yōu)化方向。

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應用最佳實踐以提高性能

代碼示例（Python）:

# Enable more optimization builder.max_workspace_size = 1 << 30 ?# 1GB builder.max_batch_size = 8

• 執(zhí)行步驟:

• 根據(jù)模型的需求，設置最大工作空間和最大批量大小。

• 嘗試不同的優(yōu)化選項，如開啟/關(guān)閉層融合，改變精度等。

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常見問題與解決方案

1. 模型轉(zhuǎn)換失敗:

1. 檢查模型是否使用了TensorRT不支持的操作。

2. 更新到最新版本的TensorRT。

2. 推理速度慢:

1. 使用Profiler工具進行性能診斷。

2. 考慮更改優(yōu)化選項或精度。

3. 推理精度低:

1. 考慮使用更高的精度模式。

2. 檢查模型轉(zhuǎn)換過程中是否有警告或錯誤。

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第10章 - 實際應用案例

通過手冊，能夠理解TensorRT在各種實際應用場景中的優(yōu)勢和局限，以及如何在實際應用中實現(xiàn)性能和精度之間的權(quán)衡。

學習內(nèi)容

1. TensorRT在物體檢測、NLP、圖像分割等方面的應用

• 物體檢測: YOLO, SSD等

• NLP: BERT, GPT等

• 圖像分割: U-Net等

2. 性能和精度的權(quán)衡

• 權(quán)衡策略: 選擇合適的精度模式，比如FP16或INT8，以實現(xiàn)性能與精度之間的平衡。

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實操項目：實時人臉識別

使用TensorRT優(yōu)化一個人臉識別模型

代碼示例（Python）:

import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) def build_engine(onnx_model_path): ? ?with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser: ? ? ? ?with open(onnx_model_path, 'rb') as model: ? ? ? ? ? ?parser.parse(model.read()) ? ? ? ?return builder.build_cuda_engine(network) face_recognition_engine = build_engine("face_recognition.onnx")

• 執(zhí)行步驟:

• 使用上述代碼片段構(gòu)建人臉識別的TensorRT引擎。

• 對該引擎進行性能和精度測試。

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實現(xiàn)一個簡單的實時人臉識別應用

代碼示例（Python）:

import CV2 # Initialize camera and face recognition engine cap = CV2.VideoCapture(0) context = face_recognition_engine.create_execution_context() while True: ? ?ret, frame = cap.read() ? ?if not ret: ? ? ? ?break ? ? ? ?# Prepare input and output buffers ? ?# ... ? ?# Run inference ? ?context.execute_async(batch_size=1, bindings=[input_buffers, output_buffers]) ? ?# Process and display results ? ?# ... ? ?CV2.imshow('Face Recognition', frame) ? ?if CV2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): ? ? ? ?break cap.release() CV2.destroyAllWindows()

• 執(zhí)行步驟:

• 使用上述代碼構(gòu)建一個簡單的實時人臉識別應用。

• 在實際環(huán)境中進行測試。

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常見問題與解決方案

1. 實時性能不達標:

1. 嘗試使用更低的精度設置。

2. 檢查是否有其他應用占用了大量GPU資源。

2. 識別精度不準:

1. 確保在優(yōu)化模型時使用了足夠的、具有代表性的數(shù)據(jù)進行校準。

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第11章 - 實操項目 - 智能監(jiān)控系統(tǒng)

通過本項目，將綜合運用TensorRT的各種功能和特性，構(gòu)建一個實用的智能監(jiān)控系統(tǒng)。

項目描述

構(gòu)建一個完整的智能監(jiān)控系統(tǒng)，包括以下模塊：

• 實時物體檢測

• 人臉識別

• 異常行為檢測

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系統(tǒng)架構(gòu)

1. 數(shù)據(jù)收集層: 使用攝像頭作為數(shù)據(jù)源。

2. 數(shù)據(jù)處理層: 使用TensorRT進行實時推理。

3. 應用層: 實現(xiàn)報警和監(jiān)控控制邏輯。

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模塊詳解與實操步驟

1. 實時物體檢測

a. 數(shù)據(jù)準備和模型選擇

• 使用預訓練的YOLO或SSD模型。

• 使用OpenCV進行視頻流處理。

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第一步：環(huán)境準備

1. 安裝必要的庫

1. OpenCV: pip install opencv-python

2. NumPy: pip install numpy

2. 下載模型文件

1. YOLO模型：下載鏈接 和 配置文件

2. Haar Cascades：通常已包含在OpenCV庫中

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第二步：代碼實現(xiàn)

1. 導入所需依賴

import CV2 import numpy as np

2. 初始化攝像頭和YOLO模型

cap = CV2.VideoCapture(0) net = CV2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg") ?# Download these files layer_names = net.getLayerNames() output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] face_cascade = CV2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') ?# Download this XML file

3. 實時物體檢測函數(shù)

def object_detection(frame): ? ?height, width, channels = frame.shape ? ?blob = CV2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False) ? ?net.setInput(blob) ? ?outs = net.forward(output_layers) ? ?class_ids = [] ? ?confidences = [] ? ?boxes = [] ? ?for out in outs: ? ? ? ?for detection in out: ? ? ? ? ? ?scores = detection[5:] ? ? ? ? ? ?class_id = np.argmax(scores) ? ? ? ? ? ?confidence = scores[class_id] ? ? ? ? ? ?if confidence > 0.5: ? ? ? ? ? ? ? ?# Object detected ? ? ? ? ? ? ? ?# We will concentrate on the class_id = 0 (person) for this example ? ? ? ? ? ? ? ?if class_id == 0: ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?center_x = int(detection[0] * width) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?center_y = int(detection[1] * height) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?w = int(detection[2] * width) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?h = int(detection[3] * height) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?x = int(center_x - w / 2) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?y = int(center_y - h / 2) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?boxes.append([x, y, w, h]) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?confidences.append(float(confidence)) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?class_ids.append(class_id) ? ?indexes = CV2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4) ? ?for i in range(len(boxes)): ? ? ? ?if i in indexes: ? ? ? ? ? ?x, y, w, h = boxes[i] ? ? ? ? ? ?label = "Person" ? ? ? ? ? ?confidence = confidences[i] ? ? ? ? ? ?color = (0, 255, 0) ? ? ? ? ? ?CV2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2) ? ? ? ? ? ?CV2.putText(frame, label + " " + str(round(confidence, 2)), (x, y + 30), CV2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 255, 255), 2)

4. 人臉識別函數(shù)

def face_recognition(frame): ? ?gray = CV2.cvtColor(frame, CV2.COLOR_BGR2GRAY) ? ?faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) ? ?for (x, y, w, h) in faces: ? ? ? ?CV2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

5. 實時視頻流處理

while True: ? ?ret, frame = cap.read() ? ?if not ret: ? ? ? ?break ? ?object_detection(frame) ? ?face_recognition(frame) ? ?CV2.imshow('Smart Surveillance', frame) ? ?if CV2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): ? ? ? ?break cap.release() CV2.destroyAllWindows()

1. 主循環(huán)

while True: ? ?ret, frame = cap.read() ? ?if not ret: ? ? ? ?break ? ?object_detection(frame, net, output_layers) ? ?face_recognition(frame, face_cascade) ? ? ? ?CV2.imshow('Smart Surveillance', frame) ? ?if CV2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): ? ? ? ?break cap.release() CV2.destroyAllWindows()

第三步：運行和測試

1. 保存代碼為smart_surveillance.py。

2. 確保yolov3.weights和yolov3.cfg在同一目錄下。

3. 在終端運行：python smart_surveillance.py。

第四步：故障排除

1. 攝像頭不工作: 確保你的攝像頭是可用的，并且沒有被其他應用占用。

2. 模型文件不可用: 確保YOLO模型文件和Haar Cascades文件在正確的路徑下。

常見問題與解決方案

1. 多模型推理占用過多資源: 嘗試優(yōu)化各個模型，或在不同的設備上運行。

2. 實時性不達標: 檢查硬件性能，或嘗試降低模型的復雜性。

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