zepto网站开发,wordpress的列表,网站怎么识别手机跳转,全网营销全网推广TensorRT 是由 NVIDIA 提供的一个高性能深度学习推理#xff08;inference#xff09;引擎。它专为生产环境中的部署而设计#xff0c;用于提高在 NVIDIA GPU 上运行的深度学习模型的推理速度和效率。以下是关于 TensorRT 的详细介绍#xff1a;
TensorRT 是 NVIDIA 推出的…TensorRT 是由 NVIDIA 提供的一个高性能深度学习推理inference引擎。它专为生产环境中的部署而设计用于提高在 NVIDIA GPU 上运行的深度学习模型的推理速度和效率。以下是关于 TensorRT 的详细介绍
TensorRT 是 NVIDIA 推出的用于深度学习推理加速的高性能推理引擎。它可以将深度学习模型优化并部署到 NVIDIA GPU 上实现低延迟、高吞吐量的推理过程。TensorRT 主要用于加速实时推理任务如物体检测、图像分类、自然语言处理等。
TensorRT是NVIDIA推出的一个深度学习推理优化器用于在GPU上高效地运行训练好的深度学习模型。它可以将常见的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等训练好的模型转换为高性能的推理引擎从而加速模型的推理过程。
TensorRT的主要作用是提高深度学习模型的推理速度和效率通过优化模型的计算图和网络结构减少冗余计算、合并层次、精简精度等方法从而提高模型的性能。
作用
性能优化TensorRT 通过层和张量融合、内核自动调整、多流并行以及其他优化技术提高了推理性能。降低延迟它可以显著降低推理时的延迟这对实时应用如视频分析和自动驾驶非常重要。减少内存占用通过优化神经网络的内存使用降低了对GPU资源的要求。跨平台支持从框架如 TensorFlow, PyTorch 等导出模型并通过 ONNX 标准使其与 TensorRT 兼容。
如何使用
模型转换将训练好的模型转换成 TensorRT 支持的格式通常是通过 ONNX 中间表示。模型优化使用 TensorRT 对模型进行优化包括层融合、精度校准可选择使用FP16或INT8精度以减少模型大小和提升性能同时要进行精度损失的校准。推理在应用程序中加载优化后的模型执行推理。
应用领域
自动驾驶和机器人需要实时处理大量的传感器数据。医疗影像分析需要快速准确分析医疗影像。云计算服务提供即时的AI服务如语音识别和推荐系统。边缘计算在资源受限的环境中运行深度学习模型例如物联网IoT设备。
安装和配置
安装 TensorRT 通常包括以下步骤
前提条件确保有支持的 NVIDIA GPU 和对应的驱动程序。下载从 NVIDIA 官网下载 TensorRT 的安装包。安装根据提供的指南安装 TensorRT通常包括库文件、头文件和工具。环境设置设置相关的环境变量例如 LD_LIBRARY_PATH确保应用程序可以找到 TensorRT 库。验证安装运行示例应用程序或自己的模型以验证安装是否成功。
安装 TensorRT 还需要注意与 CUDA 的兼容性因为 TensorRT 依赖 CUDA 进行 GPU 计算。此外TensorRT 的安装和配置可能会因操作系统和具体版本而异因此最好参考 NVIDIA 提供的最新官方文档来进行安装和配置。
由于 TensorRT 是专为 NVIDIA GPU 设计的因此它只能在 NVIDIA 的硬件上使用。在实际部署中开发者通常会在开发环境中优化模型然后将优化后的模型部署到生产环境中的服务器或边缘设备上。
TensorRT 的主要作用包括
加速深度学习推理通过优化模型、减少计算量和内存占用在保证精度的前提下提高推理速度。支持多种深度学习框架支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等主流深度学习框架的模型转换和优化。提供灵活的部署选项可以部署到各种平台上包括数据中心服务器、边缘设备、嵌入式系统等。
使用 TensorRT 主要包括以下步骤
准备模型选择合适的深度学习模型并将其转换为支持的格式如 ONNX。优化模型使用 TensorRT 对模型进行优化包括融合操作、量化、内存优化等。部署模型将优化后的模型部署到目标设备上并集成到应用程序中进行推理。
TensorRT 可以应用在各种场景中包括但不限于
视觉领域物体检测、图像分类、人脸识别等。语音处理语音识别、语音合成等。自然语言处理文本分类、命名实体识别、机器翻译等。自动驾驶目标检测、车道线检测、行人识别等。
安装配置 TensorRT 可以参考官方文档和 NVIDIA 官网提供的指南一般包括以下步骤
下载安装 TensorRT 软件包根据官方指南进行安装。配置 GPU 驱动和 CUDA 工具包确保与 TensorRT 版本兼容。设置环境变量配置 TensorRT 的路径和依赖库。测试安装是否成功可以使用示例代码或自己的模型进行推理测试。
使用TensorRT可以通过以下步骤进行
导入模型将训练好的深度学习模型导入到TensorRT中支持的模型格式包括Caffe、ONNX和TensorFlow等。优化模型TensorRT会根据输入、输出和网络结构等信息进行模型的优化以提高推理性能。构建推理引擎根据优化后的模型TensorRT会生成一个高性能的推理引擎。运行推理将输入数据传入推理引擎中进行推理并获取输出结果。
TensorRT可以应用在许多领域包括图像识别、人脸识别、机器视觉、自然语言处理等。由于TensorRT的优化能力它可以在保持模型准确性的同时大大提高模型的推理速度适用于对实时性要求较高的场景。
安装TensorRT可以按照以下步骤进行
下载TensorRT从NVIDIA官网下载适用于自己系统的TensorRT安装包。安装依赖库安装TensorRT需要依赖一些其他库如CUDA、cuDNN等需要根据TensorRT版本和自己系统的兼容性进行配置。安装TensorRT按照官方文档提供的安装步骤进行安装可以选择将TensorRT安装在默认位置或自定义安装位置。配置环境变量将TensorRT的安装路径添加到系统环境变量中以便在命令行中可以直接使用TensorRT的命令和工具。
在安装完成之后可以使用TensorRT的Python API或C API进行模型导入、优化和推理等操作具体的使用方法可以参考TensorRT官方文档或示例代码。
总的来说TensorRT 是一个强大的深度学习推理加速引擎可以帮助开发者高效地部署深度学习模型并实现高性能的推理任务。通过合理的使用和优化可以在各种应用场景中发挥重要作用。
训练和推理的区别 训练Traning过程是网络不断对训练数据集进行学习的过程。训练包括前向传递和后向传播两个阶段前向传递用于预测标签然后再通过预测标签与真实标签之间的误差进行后向传播不断修改网络的权重weights。在训练的过程中网络的权重是不断变化的。推理Inference的目的是输出预测标签仅仅包含前向传递阶段而且网络的权重是不变的。简言之推理阶段就是利用训练好的网络进行预测。
TensorRT
TensorRT是nvidia家的一款高性能深度学习推理SDK。此SDK包含深度学习推理优化器和运行环境可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。在推理过程中基于TensorRT的应用程序比仅仅使用CPU作为平台的应用程序要快40倍。
TensorRT 优化和性能 权重与激活精度校准在保证准确率的情况下通过将模型量化到INT8来更大限度地提高吞吐量层与张量结合通过结合内核中的节点优化使用GPU内存和带宽内核自动调整基于目标GPU平台选择最优数据层和算法动态张量显存最小化内存占用并且有效地重新使用张量内存多数据流执行并行处理多个输入流的扩展设计
TensorRT 工作原理
TensorRT包含两个阶段编译build和部署deploy。 编译阶段对网络配置进行优化并生成一个plan文件用于通过深度神经网络计算前向传递。plan文件是一个优化的目标代码可以序列化并且可存储在内存和硬盘中。 部署阶段通常采用长时间运行的服务或者用户应用程序的形式。它们接收批量输入数据通过执行plan文件在输入数据上进行推理并且返回批量的输出数据分类、目标检测等
为了优化你的推理模型TensorRT将接受你的网络定义执行优化包括特定平台优化并且生成一个推理引擎inference engine。这个过程被视作编译阶段build phase。编译计算可能耗费相当多的时间尤其是在嵌入式平台中运行时。因此一个典型的应用将会构建一个引擎然后将其序列化为一个plan 文件以供后续使用。生成的plan文件并不能够跨平台/TensorRT版本移植
编译阶段在图层中执行如下优化
消除输出未被使用的层消除等价于no-op的运算卷积层偏差和ReLu操作的融合聚合具有足够相似参数和相同目标张量的操作例如Googlenet v5 inception 模型的1*1卷积通过直接将层输出定向到正确最终目的来合并concatenation 层 Python API
C API和Python API在支持开发者的需求方面非常接近。在任何性能是关键的场景中和在安全性非常重要的情况下C应该被使用。Python API 的主要优点是可以使用Python的各种库文件对数据预处理和后处理。
将一个训练好的模型部署到TensorRT上的流程为
从模型创建一个TensorRT网络定义调用TensorRT生成器从网络创建一个优化的运行引擎序列化和反序列化引以便于运行时快速重新创建向引擎提供数据以执行推断
Importing TensorRT Into Python
# 导入TensorRT
import tensorrt as trt
# 日志接口TensorRT通过该接口报告错误、警告和信息性消息
TRT_LOGGER trt.Logger(trt.Logger.WARNING)Creating A Network Definition In Python 使用解析器parser导入一个模型需要执行以下步骤
创建TensorRT builder 和 network为特定的格式创建TensorRT 解析器使用解析器解析导入的模型并填充模型
import tensorrt as trt# 以CaffeParse为例
datatype trt.float32 # 定义数据类型
# 定义配置文件和参数模型路径
deploy_file data/mnist/mnist.prototxt
model_file data/mnist/mnist.caffemodel
# 创建builder, network 和 parser
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.CaffeParser() as parser:model_tensors parser.parse(deploydeploy_file, modelmodel_file, networknetwork, dtypedatatype)注 builder必须在network之前创建。不同的解析器有不同的机制标记网络输出。
Building An Engine In Python
builde的功能之一是通过搜索CUDA内核目录以获得可用的最快实现因此有必要使用相同的GPU进行构建就像优化引擎将在其上运行一样。
IBuilderConfig有很多属性你可以设置这些属性来控制网络运行的精度以及自动调整参数等等。其中一个特别重要的属性是 maximum workspace size
# 使用build对象建造engine
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_builder_config() as config:# 当构建一个优化引擎时这决定了builder可用的内存量通常应当设置为尽可能高config.max_workspace_size 1 20 with builder.build_engine(network, config) as engine:Serializing A Model In Python 序列化意味着将engine转化为一种可以存储的格式并且在以后可以进行推理。用于推理使用时只需要简单地反序列化engine。序列化和反序列化都是可选的。由于从网络定义中创建一个engine是非常耗时的通常序列化一次并且在推理时反序列化即可。因此在构建engine之后用户通常希望序列化它以供以后使用。
# 序列化模型到modelstream
serialized_engine engine.serialize()
# 反序列化modelstream用于推理。反序列化需要创建runtime对象。
with trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime: engine runtime.deserialize_cuda_engine(serialized_engine)# 序列化engine并且写入一个file中
with open(“sample.engine”, “wb”) as f:f.write(engine.serialize())# 从文件中读取engine并且反序列化
with open(“sample.engine”, “rb”) as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:engine runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())Performing Inference In Python
# engine有一个输入binding_index0和一个输出binding_index1
h_input cuda.pagelocked_empty(trt.volume(context.get_binding_shape(0)), dtypenp.float32)
h_output cuda.pagelocked_empty(trt.volume(context.get_binding_shape(1)), dtypenp.float32)
# 为输入和输出分配内存
d_input cuda.mem_alloc(h_input.nbytes)
d_output cuda.mem_alloc(h_output.nbytes)
# 创建一个流在其中复制输入/输出并且运行推理
stream cuda.Stream()#创建一些空间来存储中间激活值。由于引擎包含网络定义和训练参数因此需要额外的空间。它们被保存在执行上下文中。
with engine.create_execution_context() as context:# 将输入数据转换到GPU上cuda.memcpy_htod_async(d_input, h_input, stream)# 运行推理context.execute_async_v2(bindings[int(d_input), int(d_output)], stream_handlestream.handle)# 从GPU上传输预测值cuda.memcpy_dtoh_async(h_output, d_output, stream)# 同步流stream.synchronize()
# 返回主机输出
return h_outputexamples
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import tensorrt as trt
import commonTRT_LOGGER trt.Logger(trt.Logger.WARNING)# 分配主机和设备缓冲区创建流
def allocate_buffers(engine):h_input cuda.pagelocked_empty(trt.volume(context.get_binding_shape(0)), dtypenp.float32)h_output cuda.pagelocked_empty(trt.volume(context.get_binding_shape(1)), dtypenp.float32)d_input cuda.mem_alloc(h_input.nbytes)d_output cuda.mem_alloc(h_output.nbytes)stream cuda.Stream()return h_input, h_output, d_input, d_output, streamdef do_inference(context, h_input, h_output, d_input, d_output, stream):cuda.memcpy_htod_async(d_input, h_input, stream)context.execute_async_v2(bindings[int(d_input), int(d_output)], stream_handlestream.handle)cuda.memcpy_dtoh_async(h_output, d_output, stream)stream.synchronize()def build_engine_caffe(model_file, deploy_file):with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.CaffeParser() as parser:builder.max_workspace_size common.GiB(1)model_tensors parser.parse(deploydeploy_file, modelmodel_file, networknetwork, dtypetrt.float32)network.mark_output(model_tensors.find(ModelData.OUPUT_NAME))return builder.build_cuda_engine(network)def Load_normalized_test_case(test_image, pakelocked_buffer):# 将输入图像转化为一个CHW numpy数组def main():caffe_model_file, caffe_deploy_filewith build_engine_caffe(caffe_model_file, caffe_deploy_file) as engine:h_input, h_output, d_input, d_output, stream allocate_buffers(engine)with engine.create_execution_context() as context:test_imageLoad_normalized_test_case(test_image, h_input)do_inference(context, h_input, h_output, d_input, d_output, stream)Working With Mixed Precision Using The Python API
import tensorrt as trt# 使用python设置层精度 Layer Precision
# 用precision指定层精度
layer.precision trt.int8
# 设置输出张量数据类型与层实现一致
layer.set_output_type(out_tensor_index, trt.int8)
# builder强制准寻设置的精度
builder.strict_type_constraints true# 使用Python使得推理以FP16精度运行
builder.fp16_mode True
# 通过设置builder标志强制16-bit精度
builder.strict_type_constraints True# 通过设置builder标志运行INT8精度模式
builder.int8_mode True# 使用Python设置每一层的动态范围
# 为了能够以INT8精度执行推理必须为每一网络张量设置动态范围。可以使用各种方法导出动态范围值包括量化感知训练或者仅仅简单地记录上一个训练epoch期间每个张量的最小和最大值
layer network[layer_index]
tensor layer.get_output(output_index)
tensor.dynamic_range (min_float, max_float)
# 同样需要为网络输入设置动态范围
input_tensor network.get_input(input_index)
input_tensor.dynamic_range (min_float, max_float)# INT8校准
# 和测试/验证文件相似使用输入文件集合作为一个矫正文件数据集。确保校准文件能够代表整个推断数据文件。为了使得TensorRT能够使用校准文件需要创建batchstream对象。一个bacthstream对象通常被用来配置校准器。
NUM_IMAGES_PER_BATCH 5
batchstream ImageBatchStream(NUM_IMAGES_PER_BATCH, calibration_files)
# 用输入节点名称和batch stream创建一个Int8_calibrator对象
Int8_calibrator EntropyCalibrator([input_node_name], batchstream)
# 设置INT8模式和INT校准
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.int8_calibrator Int8_calibrator# 使用Python API创建一个明确的精度网络需要将EXPLICIT_PRECISION标志传送给builder
network_creation_flag 1 int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_PRECISION)
self.network self.builder.create_network(network_creation_flag)其他
TensorRT 允许开发者可以import、calibrate、generate和deploy优化网络。网络可以直接从Caffe框架中imported或者通过UFF/ONNX格式从其他框架中imported网络也可以通过直接设置参数和权重实例化各层以编程地方式创建。
TensorRT为所有支持平台提供了C实现以及在x86、aarch64和ppc64le平台上提供Python支持。
