TensorRT部署模型基本步骤（C++）

文章目录

TensorRT部署模型基本步骤（C++）
前言
一、onnx模型转engine
- 1.基于C++代码生成engine
- 2.基于trtexec.exe命令行生成
二、读取本地模型
三、创建推理引擎
四、创建推理上下文
五、创建GPU显存缓冲区
六、配置输入数据
七、模型推理
八、获得输出数据
总结

前言

经典的一个TensorRT部署模型步骤为：onnx模型转engine、读取本地模型、创建推理引擎、创建推理上下文、创建GPU显存缓冲区、配置输入数据、模型推理以及处理推理结果（后处理）。

一、onnx模型转engine

目前多种模型框架都将onnx模型当作中间转换格式，是的该模型结构变得越来越通用，因此TensorRT目前主要在更新的就是针对该模型的转换。TensorRT是可以直接读取engine文件(缺点是：读取engine要求是相同TensorRT版本和相同的平台)，对于onnx模型需要进行一些列转换配置，转为engine引擎才可以进行后续的推理，因此在进行模型推理前，需要先进行模型的转换。

1.基于C++代码生成engine

void onnx_to_engine(std::string onnx_file_path, std::string engine_file_path, int type) {// 构建器，获取cuda内核目录以获取最快的实现// 用于创建config、network、engine的其他对象的核心类nvinfer1::IBuilder* builder = nvinfer1::createInferBuilder(gLogger);const auto explicitBatch = 1U << static_cast<uint32_t>(nvinfer1::NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH);// 解析onnx网络文件// tensorRT模型类nvinfer1::INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(explicitBatch);// onnx文件解析类// 将onnx文件解析，并填充rensorRT网络结构nvonnxparser::IParser* parser = nvonnxparser::createParser(*network, gLogger);// 解析onnx文件parser->parseFromFile(onnx_file_path.c_str(), 2);for (int i = 0; i < parser->getNbErrors(); ++i) {std::cout << "load error: " << parser->getError(i)->desc() << std::endl;}printf("tensorRT load mask onnx model successfully!!!...\n");// 创建推理引擎// 创建生成器配置对象。nvinfer1::IBuilderConfig* config = builder->createBuilderConfig();// 设置最大工作空间大小。config->setMaxWorkspaceSize(16 * (1 << 20));// 设置模型输出精度if (type == 1) {config->setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kFP16);}if (type == 2) {config->setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kINT8);}// 创建推理引擎nvinfer1::ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network, *config);// 将推理银枪保存到本地std::cout << "try to save engine file now~~~" << std::endl;std::ofstream file_ptr(engine_file_path, std::ios::binary);if (!file_ptr) {std::cerr << "could not open plan output file" << std::endl;return;}// 将模型转化为文件流数据nvinfer1::IHostMemory* model_stream = engine->serialize();// 将文件保存到本地file_ptr.write(reinterpret_cast<const char*>(model_stream->data()), model_stream->size());// 销毁创建的对象model_stream->destroy();engine->destroy();network->destroy();parser->destroy();std::cout << "convert onnx model to TensorRT engine model successfully!" << std::endl;
}

2.基于trtexec.exe命令行生成

备注：

–onnx=“filepath” filepath是onnx文件路径
–saveEngine=“filepath” filepath是保存engine文件路径

二、读取本地模型

读取onnx转换的engine二进制文件，将模型文件信息读取到内存中。由于engine保存了模型的信息以及电脑的（TensorRT）配置环境信息，所以如果要将模型部署在其他电脑上，要保证电脑的配置环境以及平台（windows/linux/macos）是否相同。

	std::string enginepath = "E:/TensorRT-8.6.0.12/bin/resnet18.engine";	//读取二进制文件engine的路径std::ifstream file(enginepath, std::ios::binary);		// 以二进制方式打开char* trtModelStream = NULL;							// 定义一个字符指针，用于读取engine文件数据int size = 0;											// 存储二进制文件字符的数量if (file.good()) {file.seekg(0, file.end);							//将文件指针移动到文件末尾size = file.tellg();								//获取当前文件指针的位置，即文件的大小file.seekg(0, file.beg);							//文件指针移回文件开始处trtModelStream = new char[size];					//分配足够的内存储存文件内容assert(trtModelStream);								//检查内存是否分配成功file.read(trtModelStream, size);					//读取文件信息，并存储在trtModelStreamfile.close();										//关闭文件}

三、创建推理引擎

首先需要初始化日志记录接口类，该类用于创建后续反序列化引擎使用；然后创建反序列化引擎，其主要作用是允许对序列化的功能上不安全的引擎进行反序列化，接下调用反序列化引擎来创建推理引擎，这一步只需要输入上一步中读取的模型文件数据以及长度即可。

// 日志记录接口
Logger logger;
// 反序列化引擎
nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(logger);
assert(runtime != nullptr);
// 推理引擎
nvinfer1::ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(model_stream, size);
assert(engine != nullptr);

四、创建推理上下文

创建可执行的IExecutionContent实例 - createExecutionContext，为后面进行模型推理的类。

nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
assert(context != nullptr);
delete[] trtModelStream ;		// 释放内存

五、创建GPU显存缓冲区

TensorRT是利用英伟达显卡（GPU）进行模型推理的，但是我们的推理数据以及后续处理数据是在内存（CPU）中实现的，因此需要创建显存缓冲区，用于输入推理数据以及读取推理结果数据。

// 创建GPU显存缓冲区
void** data_buffer = new void* [num_ionode];
// 创建GPU显存输入缓冲区
// getBindingDimensions函数获取指定索引的绑定维度信息，然后从中提取高度和宽度的值
int input_node_index = engine->getBindingIndex(input_node_name);
cudaMalloc(&(data_buffer[input_node_index]), input_data_length * sizeof(float));
// 创建GPU显存输出缓冲区
int output_node_index = engine->getBindingIndex(output_node_name);
cudaMalloc(&(data_buffer[output_node_index]), output_data_length * sizeof(float));

六、配置输入数据

配置输入数据时只需要调用cudaMemcpyAsync()方法，便可将cuda流数据加载到与i里模型上。但数据需要根据模型要求进行预处理，除此以外需要将数据结果加入到cuda流中。

// 创建输入cuda流
cudaStream_t stream;
cudaStreamCreate(&stream);
/*
*******输入图像预处理*******
*/
// HWC => CHW，转换成张量格式
cv::Mat tensor = ::dnn::blobFromImage(blob);
// 输入数据由内存到GPU显存
cudaMemcpyAsync(data_buffer[input_node_index], tensor.ptr<float>(), input_data_length * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream);

七、模型推理

context->enqueueV2(data_buffer, stream, nullptr);

八、获得输出数据

最后处理数据是在内存上实现的，首先需要将数据由显存读取到内存中。

std::vector<float> prob;
// 创建临时缓存输出
prob.resize(output_h * output_w);
// GPU显存到内存
cudaMemcpyAsync(prob.data(),  data_buffer[output_node_index], output_data_length * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream);
/*
*******输出图像后处理*******
*/