用于计算机视觉的 PyTorch 功能转换

PyTorch是一个使用Python语言的开源机器学习库，最初由Facebook的人工智能研究小组开发。它可以帮助我们在机器学习领域中更容易地构建、训练和部署深度学习模型。PyTorch对于计算机视觉任务来说尤其有用。

PyTorch提供了很多计算机视觉任务所需的函数和模块。为了更好地使用这些函数和模块，我们可以使用PyTorch功能转换来转换PyTorch函数和模块到ONNX格式，以便在不同平台上使用。

安装 ONNX

在使用PyTorch功能转换之前，我们需要先安装ONNX。我们可以使用pip来安装ONNX：

pip install onnx

PyTorch 功能转换

使用PyTorch功能转换，我们需要对模型进行三个步骤的转换：

1. PyTorch ==> ONNX

2. ONNX ==> TensorRT

3. TensorRT ==> GPU

PyTorch ==> ONNX

下面的代码片段演示了如何将PyTorch模型转换为ONNX模型：

import torch
import onnx

# 加载 PyTorch 模型
torch_model = torch.load('model.pt')

# 把 PyTorch 模型转换成 ONNX 模型
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
onnx_model = onnx.export(torch_model, dummy_input, "model.onnx", input_names=input_names, output_names=output_names)

ONNX ==> TensorRT

下面的代码片段演示了如何将ONNX模型转换为TensorRT模型：

import tensorrt as trt
import onnx
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load('model.onnx')

# 创建 TensorRT 转换器和 Builder
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
trt_session = trt.Session(TRT_LOGGER)
trt_builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)

# 设置最大批量大小，输入和输出名称和形状
max_batch_size = 16
input_name = 'input'
output_name = 'output'
input_shape = [max_batch_size, 3, 224, 224]
output_shape = [max_batch_size, 1000]

# 添加 ONNX 模型到 TensorRT 转换器
trt_parser = trt.OnnxParser(trt_logger=TRT_LOGGER)
trt_parser.parse(onnx_model.SerializeToString())

# 构建 TensorRT 模型
trt_builder.max_batch_size = max_batch_size
trt_builder.max_workspace_size = 1 << 30
trt_engine = trt_builder.build_cuda_engine(trt_parser.network)

# 创建 TensorRT 执行器
trt_inputs = []
trt_outputs = []
trt_bindings = []
for i in range(1):
    trt_input = cuda.mem_alloc(trt.volume(input_shape) * trt.float32.itemsize)
    trt_output = cuda.mem_alloc(trt.volume(output_shape) * trt.float32.itemsize)
    trt_inputs.append(trt_input)
    trt_outputs.append(trt_output)
    trt_bindings.append(int(trt_input))
    trt_bindings.append(int(trt_output))
trt_context = trt_engine.create_execution_context()

TensorRT ==> GPU

下面的代码片段演示了如何将模型部署到GPU上，所以我们需要安装CUDA和pycuda：

import numpy as np
import cv2
import time

# 处理输入图片并执行推理
def infer(image_file):
    # 读取图片
    img = cv2.imread(image_file)
    img = cv2.resize(img, (224, 224))

    # 把图片从 HWC 转换为 CHW 格式
    img = np.transpose(img, (2, 0, 1))

    # 把图片转换为浮点型并归一化到0-1之间
    img = img.astype(np.float32) / 255.0

    # 把图片复制到GPU上
    cuda.memcpy_htod(trt_inputs[0], img.ravel())

    # 执行推理
    trt_context.execute(bindings=trt_bindings)

    # 把输出从GPU上复制出来
    trt_output = np.empty(output_shape, dtype=np.float32)
    cuda.memcpy_dtoh(trt_output, trt_outputs[0])
    
    return trt_output

# 运行推理
output = infer('image.jpg')
print(output)

总结

本文介绍了如何使用PyTorch功能转换来转换PyTorch函数和模块到ONNX格式，以便在不同平台上使用。我们演示了如何将PyTorch模型转换为ONNX模型，然后将ONNX模型转换为TensorRT模型，最终部署到GPU上执行推理。