C/C++ Linux 操作系统 程序设计

TensorRT 学习笔记

TensorRT 官方文档笔记

Posted by 敬方 on August 13, 2019

2019-08-25 08:44:23

TensorRT学习笔记

参考链接：

这里主要是使用Tar 安装,前提是已经安装好cudnn和cuda；

下载文件后指直接解压

1.1 动态链接库安装

在~/.bashrc中添加lib目录

#settensorrt

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/wangpengcheng/TensorRT-5.1.5.0/lib

1.2 python环境安装

cd TensorRT-5.1.x.x/python
#python2.7
sudo pip2 install tensorrt-5.1.x.x-cp27-none-linux_x86_64.whl

#python3.x
sudo pip3 install tensorrt-5.1.x.x-cp3x-none-linux_x86_64.whl

1.3 安装Python UFF(tenosrflow)

cd TensorRT-5.1.x.x/uff
#python2.7 
sudo pip2 install uff-0.6.3-py2.py3-none-any.whl
#python3.x
sudo pip3 install uff-0.6.3-py2.py3-none-any.whl

1.4 安装Python graphsurgeon

cd TensorRT-5.1.x.x/graphsurgeon

#Python2.7
sudo pip2 install graphsurgeon-0.4.1-py2.py3-none-any.whl

#python3.x
sudo pip3 install graphsurgeon-0.4.1-py2.py3-none-any.whl

1.5 测试

cd <TensorRT root directory>/samples/sampleMNIST
make 
cd TensorRT-5.1.5.0/bin

./sample_mnist

输出：

[I] Building and running a GPU inference engine for MNIST
[I] Input:
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@%=#@@@@@%=%@@@@@@@@@@
@@@@@@@           %@@@@@@@@@
@@@@@@@           %@@@@@@@@@
@@@@@@@#:-#-.     %@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@#    #@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@    #@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@:  :@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@%+==   *%%%%%%%%%@@
@@@@@@@@%                 -@
@@@@@@@@@#+.          .:-%@@
@@@@@@@@@@@*     :-###@@@@@@
@@@@@@@@@@@*   -%@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@*   *@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@*   @@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@*   #@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@*   *@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@*   *@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@*   @@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@*   @@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@+=#@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@

[I] Output:
0: 
1: 
2: 
3: 
4: 
5: 
6: 
7: **********
8: 
9: 

&&&& PASSED TensorRT.sample_mnist # ./sample_mnist

2. tensorRT简介

TensorRT是高性能c++推理库。

tensorRT推理;

其实类似TensorRT具体工作的有很多，例如TVM、TC(Tensor Comprehensions)，都做了一些类似于TensorRT的工作，将训练好的模型转化为运行在特定端(例如GPU)的进行模型优化等一系列操作后的代码，从而达到快速预测的效果。

推理项目的一般实现过程：

  • 模型的训练：主要是数据的预处理，网络的设计，模型的训练，
  • 解决方案的设计：算法平台的确定，编程语言，硬件确定;网络的输入和输出等
  • 解决方案的实施：使用tensorRT推理框架进行部署。

2.1 tensorRT的工作原理

  • 网络定义(Network Definition):
  • 建立(Builder):建立相关的网络。
  • 推理引擎(Engine)：

tenosrRT提供其他的工具可以将，其它的网络模型转换到当前的网络模型中。

  • Caffe Parser：
  • UFF Parse:
  • ONNX Parser:

3. TensorRT的一般使用

3.1 程序设计的一般流程：

  1. 创建网络 
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
  2. 添加输入数据 
    auto data = network->addInput(INPUT_BLOB_NAME, dt, Dims3{1, INPUT_H, INPUT_W});
  3. 添加卷积层：传递给tensorRT的权重存在在host主机中 
    auto conv1 = network->addConvolution(*data->getOutput(0), 20, DimsHW{5, 5}, weightMap["conv1filter"], weightMap["conv1bias"]);
conv1->setStride(DimsHW{1, 1});
  4. 添加池化层： 
    auto pool1 = network->addPooling(*conv1->getOutput(0), PoolingType::kMAX, DimsHW{2, 2});
pool1->setStride(DimsHW{2, 2});
  5. 添加全连接层 
    auto ip1 = network->addFullyConnected(*pool1->getOutput(0), 500, weightMap["ip1filter"], weightMap["ip1bias"]);
auto relu1 = network->addActivation(*ip1->getOutput(0), ActivationType::kRELU);
  6. 添加SotfMax层 
    auto prob = network->addSoftMax(*relu1->getOutput(0));
prob->getOutput(0)->setName(OUTPUT_BLOB_NAME);
  7. 获取输出层 
    network->markOutput(*prob->getOutput(0));

3.2 导入外部模型

  1. 创建builder和网络 
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
nvinfer1::INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
  2. 从其他特殊格式文件中创建 ```c++ //获取相关网络参数

//ONNX

auto parser = nvonnxparser::createParser(*network, gLogger); //UFF

auto parser = nvuffparser::createUffParser(); //Caffe

auto parser = nvcaffeparser1::createCaffeParser();

3. 获取参数
```c++
parser->parse(args);

3.3 导入一个caffe模型

//创建builder

IBuilder* builder=createInferBuilder(gLogger);
//创建一个推理网络

INetworkDefinition* network=builder->createNetwork();

//创建caffe参数

ICaffeParser* parser=createCaffeParser();

//从参数中导入模型

const IBlobNameToTensor=parser->parse("deploy_file" , "modelFile", *network, DataType::kFLOAT);

//设置输出参数

for(auto& s:outputs)
{
    network->markOutput(*blobNameToTensor->find(s.c,str()));
}

3.4 创建一个Engine

3.4.1 使用builder建立一个引擎

builder->setMaxBatchSize(maxBatchSize);
builder->setMaxWorkspaceSize(1<<20);
ICudaEngine* engine=builder->buildCudaEngine(*network);

3.4.2 相关变量的销毁

parser->destroy();
network->destroy();
builder->destroy();

3.5 在c++中序列化模型

//按照上文进行离线的builder建立--存储模型

IHostMemory *serializedModel = engine->serialize();
//将模型存储到磁盘上
...
//销毁建立的模型

serializedModel->destroy();

//创建要反序列化的运行时对象--加载模型
IRuntime* runtime=createInferRuntime(gLogger);
ICudaEngine* engine=runtime->deserializeCudaEngine(modelData, modelSize, nullptr);

3.6 高性能的推理

//创建一个推理上下文

IExecutionContext *context = engine->createExecutionContext();
//根据输入和输出的名称确定输入输出blob的索引

int inputIndex = engine->getBindingIndex(INPUT_BLOB_NAME);
int outputIndex = engine->getBindingIndex(OUTPUT_BLOB_NAME);
//创建指针，指向输入输出buffer

void* buffer[2];
buffer[inputIndex]=inputbuffer;
buffer[outputIndex]=outputBuffer
//因为tensorrt是异步的，因此将kerneks添加到cuda流当中

context->enqueue(batchSize,buffers,stream,nullptr);

3.7 内存管理和引擎更改

默认的内存管理是创建一个上下文：IExecutionContext

//建立一个可修改的推理引擎

builder->setRefittable(true);
//创建network推理引擎

builder->buildCudaEngine(network);
//创建一个可更改的对象

ICudaEngine* engine=...;
IRefitter* refitter=createInferRefitter(*engine,gLogger);
//更新权重,注意新权重应该在尺寸上和旧权重相同，避免内存错误
Weights newWeights=...;
refitter->setWeights("MyLayer",WeightsRole::KKERNEL,newWeights);
//找到其它必须被支持的网络参数

const int n=refitter->getMissing(0,nullptr,nullptr);
std::vector<const char*> layerName(n);
std::vector<WeightsRole> WeightsRoles(n);
refitter->getMissing(n,layerNames.data(),weightsRoles.data());
//支持丢失的权重
for(int i=0;i<n;++i){
    refitter->setWeights(layerNames[i],weightsRoles[i],Weights{...});
}

//更新整个推理引擎的权重
bool success=refitter->refitCudaEngine();
assert(success);
//销毁 refitter
refitter->destroy();

4. 传统layers的tensorRT拓展

tenosrRT中可以使用IPluginV2Ext和IPluginCreator来对已有的网络进行拓展。

  • IPluginV2Ext
    • 这个类是插件扩展的基础类，支持使用传统的版本
  • IPluginCreator
    • IPluginCreator是自定义图层的创建者类，用户可以使用它来获取插件名称，版本和插件字段参数。 它还提供了在网络构建阶段创建插件对象的方法，并在推理期间对其进行反序列化。

TensorRT还提供了通过调用REGISTER_TENSORRT_PLUGIN（pluginCreator）来注册插件的功能，该插件将插件创建者静态注册到插件注册表。在运行时，可以使用extern函数getPluginRegistry（）查询插件注册表。插件注册表存储指向所有已注册的插件创建器的指针，可用于根据插件名称和版本查找特定的插件创建器。TensorRT库包含可以加载到应用程序中的插件。所有这些插件的版本都设置为1.这些插件的名称是：

  • RPROI_TRT
  • Normalize_TRT
  • PriorBox_TRT
  • GridAnchor_TRT
  • NMS_TRT
  • LReLU_TRT
  • Reorg_TRT
  • Region_TRT
  • Clip_TRT

注意为了能够使用这些插件，libnvinfer_plugin.so链接库，必须被包括在项目中。可以使用initLibNvInferPlugins(void* logger, const char* libNamespace)函数来进行初始化。

一个简单的添加扩展layer的代码如下所示;

//使用extern函数getPluginRegistry访问全局TensorRT插件注册表

auto creator = getPluginRegistry()->getPluginCreator(pluginName, pluginVersion);
const PluginFieldCollection* pluginFC = creator->getFieldNames();
//填充插件层的字段参数（比如layerFields）

PluginFieldCollection *pluginData = parseAndFillFields(pluginFC, layerFields); 
//使用layerName和插件元数据创建插件对象

IPluginV2 *pluginObj = creator->createPlugin(layerName, pluginData);
//使用网络API将插件添加到TensorRT网络

auto layer = network.addPluginV2(&inputs[0], int(inputs.size()), pluginObj);

… (build rest of the network and serialize engine)
//销毁插件对象

pluginObj->destroy();
… (destroy network, engine, builder)
… (free allocated pluginData)

注意：

  • pluginData应该在传递给createPlugin之前在堆上分配PluginField条目。
  • 上面的createPlugin方法将在堆上创建一个新的插件对象并返回指向它的指针。确保销毁pluginObj，如上所示，以避免内存泄漏。

在序列化期间，TensorRT引擎将在内部存储所有IPluginV2类型插件的插件类型，插件版本和命名空间（如果存在）。在反序列化期间，TensorRT引擎会查找此信息，以便从插件注册表中找到插件创建器。这使TensorRT引擎能够在内部调用IPluginCreator::deserializePlugin()方法。 反序列化期间创建的插件对象将由TensorRT引擎通过调用IPluginV2::destroy()方法在内部销毁。

在以前的TensorRT版本中，您必须实现nvinfer1::IPluginFactory类以在反序列化期间调用createPlugin方法。对于使用TensorRT注册并使用addPluginV2添加的插件，不再需要这样做。

创建一个传统的caffe layer

//创建一个新的FooPlugin

class FooPlugin:public IPluginExt
{
    ...implement all class methods for your plugin
};
class MyPluginFactory : public nvinfer1::IPluginFactory, public nvcaffeparser1::IPluginFactoryExt
{
    ...implement all factory methods for your plugin
};
//使用IPluginV2的插件注册器，可以不用导入nvinfer1::IPluginFactory，但是需要使用nvcaffeparser1::IPluginFactoryV2和IPluginCreator来代替注册导入

class FooPlugin:public IPluginV2
{
    ...implement all class methods for your plugin
};

class FooPluginFactory:public nvcaffeparser1::IPluginFactoryV2
{
    virtual nvinfer1::IPluginV2* createPlugin(...)
    {
        ...create and return plugin object of type FooPlugin
    }
    bool isPlugin(const char* name) 
    {
        ...check if layer name corresponds to plugin
    }
}

class FooPluginCreator:public IPluginCreator
{
    ...implement all creator methods here
};
REGISTER_TENSORRT_PLUGIN(FooPluginCreator);

5. 使用混合精度

TensorRT支持32-bit、16-bit和8-bit的混合精度的运算。使用如下API开启混合精度

if (builder->platformHasFastFp16()) { … }; 
if (builder->platformHasFastInt8()) { … };

设置layer的精度

//设置允许的精度

layer->setPrecision(nvinfer1::DataType::kINT8);
//设置输出类型和精度

layer->setOutputType(out_tensor_index, nvinfer1::DataType::kFLOAT)
//使用严格模式，使得上述操作强制执行

builder->setStrictTypeConstraints(true);
//允许Fp16Mode推理

builder->setFp16Mode(true);
//此标志允许（但不保证）在构建引擎时将使用16位内核。您可以通过设置以下构建器标志来选择强制16位精度：

builder->setStrictTypeConstraints(true);

5.8 使用INT8量化

参考链接:

使用INT8量化之前需要首先设置推理允许使用INT8模式

builder->setInt8Mode(true);

注意使用INT8量化之前，需要对32位的数据进行量化裁剪。TensorRT希望你使用动态范围技术来进行每个的推理。可以设置范围如下：

//设置量化范围

ITensor* tensor = network->getLayer(layer_index)->getOutput(output_index);
tensor->setDynamicRange(min_float, max_float);
//设置输入

ITensor* input_tensor = network->getInput(input_index);
input_tensor->setDynamicRange(min_float, max_float);

5.8.1 使用C++进行INT8校准

INT8校准提供了生成每个激活张量动态范围的替代方案。可以将该方法归类为后训练技术以生成适当的量化比例。确定这些比例因子的过程称为校准，并要求应用程序传递批量的网络代表性输入（通常来自训练集的批次）。实验表明，大约500个图像足以校准ImageNet分类网络。

构建INT8引擎时，构建器执行以下步骤：

  • 构建一个32位引擎，在校准集上运行它，并记录激活值分布的每个张量的直方图。
  • 根据直方图构建校准表。
  • 从校准表和网络定义构建INT8引擎。
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