TensorRT 入门指南：一步步部署 ONNX 模型

在这个由 AI 推动的时代，快速准确地部署深度学习模型至关重要。NVIDIA 的 TensorRT 应运而生，提供了一套强大的工具，可帮助您优化和部署模型，从而实现卓越的推理性能。

本指南将为您提供有关如何使用 TensorRT 从头到尾部署 ONNX 模型的分步说明。我们将涵盖安装、模型优化、部署以及评估的过程。

安装 TensorRT

对于 Linux 和 macOS 用户

sudo apt install libnvinfer-dev
sudo apt install libnvinfer-dev-plugin-*

对于 Windows 用户

下载并运行 TensorRT 安装程序。

导入 ONNX 模型

import tensorrt as trt
import onnx

# 加载 ONNX 模型
model = onnx.load("model.onnx")

模型优化

FP16 精度

# 将模型精度转换为 FP16
opt_model = trt.create_infer_graph(model, trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)))

TensorFlow 优化

# 使用 TensorRT 的 TensorFlow 优化器优化模型
import tensorflow as tf

trt_converter = tf.compat.v1.saved_model.build_saved_model_from_signature(
    tf.compat.v1.Session(),
    signature_def_map={},
    inputs={"input": tf.compat.v1.saved_model.utils.build_tensor_info(shape=[])},
    outputs={"output": tf.compat.v1.saved_model.utils.build_tensor_info(shape=[])},
)

部署模型

创建引擎

# 创建 TensorRT 引擎
engine = trt.compile_binding(
    opt_model,
    {"input": (trt.Dims(1, 3, 224, 224), trt.DataType.FLOAT)),
    trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)),
    trt.UseStandardKernels,
    {},
)

部署推理

# 创建上下文并绑定引擎
context = engine.create_execution_context()

# 执行推理
input_h0 = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
output_h0 = np.empty(shape=(1, 1000), dtype=np.float32)
context.execute_v2([input_h0], [output_h0])

评估模型

# 计算准确性
print(np.sum(np.argmax(output_h0, axis=1) == np.argmax(actual, axis=1)) / actual.shape[0])

掌握 TensorRT 的强大功能，从安装到部署，加速您的 ONNX 模型推理。本指南提供了分步说明，让您能够优化模型、创建引擎并部署推理，同时提供准确性评估。提升您的 AI 推理性能，开启高效可靠的深度学习体验。