利用python版tensorRT进行推理【以yolov5为例】
上一篇文章中已经详细叙述了如何用tensorRT将onnx转为engine【利用python版tensorRT导出engine【以yolov5为例】_爱吃肉的鹏的博客-CSDN博客】。
本篇文章将继续讲解trt的推理部分。
与之前一样，在讲解之前需要先介绍一些专业术语，让大家看看这些内置函数都有什么功能。
1.Binding含义
Binding翻译过来就是绑定。
engine/context会给所有的输入输出安排位置。总共有engine.num_bindings个binding。
这里借用一张图来说明，下面图中如果模型有两个输入张量x、y，两个输出张量index和entropy，那么engine和context会按照这四个张量的拓扑顺序给一个Binding。在运行期间绑定张量的时候，也会按照指定的位置进行绑定，比如：
context.set_binding_shape(0,[4,1,28,28]) # 张量x
context.set_binding_shape(1,[4,256]) # 张量y
输出张量shape会自动计算，从(-1,)变成(4,)
【图像参考：一、TensorRT简介与入门_lansfair的博客-CSDN博客_tensorrt】
2.Context推理进程：
语法：context = engine.creat_execution_context()
常用方法：
context.set_binding_shape(i,shapeOfInputTensor) # 设定第i个绑定张量的形状(Dynamic Shape中使用)
context.get_binding_shape(i) # 获取第i个绑定张量的shape
context.execute_v2(listOfBuffer) # Explit batch模型的同步执行
context.execute_async_v2(listOfBuffer,srteam) # Explit batch模型的异步执行
目录
当我们生成yolov5s.engine后，在推理时需要进行模型的实例化。这里先附上代码：
import tensorrt as trt # 判断版本 check_version(trt.__version__, '7.0.0', hard=True) # require tensorrt>=7.0.0 if device.type == 'cpu': device = torch.device('cuda:0') # 1.创建一个Binding对象，该对象包含'name', 'dtype', 'shape', 'data', 'ptr'这些属性 Binding = namedtuple('Binding', ('name', 'dtype', 'shape', 'data', 'ptr')) logger = trt.Logger(trt.Logger.INFO) # 2.读取engine文件并记录log with open(w, 'rb') as f, trt.Runtime(logger) as runtime: # 将engine进行反序列化，这里的model就是反序列化中的model model = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # model num_bindings=2,num_layers=163 # 3.构建可执行的context(上下文：记录执行任务所需要的相关信息) context = model.create_execution_context() # bindings = OrderedDict() output_names = [] fp16 = False # default updated below dynamic = False for i in range(model.num_bindings): name = model.get_binding_name(i) # 获得输入输出的名字"images","output0" dtype = trt.nptype(model.get_binding_dtype(i)) if model.binding_is_input(i): # 判断是否为输入 if -1 in tuple(model.get_binding_shape(i)): # dynamic get_binding_shape(0)->(1,3,640,640) get_binding_shape(1)->(1,25200,85) dynamic = True context.set_binding_shape(i, tuple(model.get_profile_shape(0, i)[2])) if dtype == np.float16: fp16 = True else: # output output_names.append(name) # 放入输出名字 output_names = ['output0'] shape = tuple(context.get_binding_shape(i)) # 记录输入输出shape im = torch.from_numpy(np.empty(shape, dtype=dtype)).to(device) # 创建一个全0的与输入或输出shape相同的tensor bindings[name] = Binding(name, dtype, shape, im, int(im.data_ptr())) # 放入之前创建的对象中 binding_addrs = OrderedDict((n, d.ptr) for n, d in bindings.items()) # 提取name以及对应的Binding batch_size = bindings['images'].shape[0] # if dynamic, this is instead max batch size 接下来将会对上述代码中重要部分通过debug的方法逐步解释。
1.创建Binding
# 1.创建一个Binding对象，该对象包含'name', 'dtype', 'shape', 'data', 'ptr'这些属性Binding = namedtuple('Binding', ('name', 'dtype', 'shape', 'data', 'ptr'))2.log记录器
这个trt.Logger在之前的文章中有提到，这里就不说了。
logger = trt.Logger(trt.Logger.INFO)3.反序列化engine(得到model)
这里的w就是我们的yolov5s.engine。
获得model的关键语句是deserialize_cuda_engine.前面我们得到的engine文件是序列化的，现在要得到反序列后的model。该函数返回的结果是一个类型为ICudaEngine。
with open(w, 'rb') as f, trt.Runtime(logger) as runtime: # 将engine进行反序列化，这里的model就是反序列化中的model model = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # model num_bindings=2,num_layers=163 我们来看一下反序列后以后得到的model都包含了什么吧。我们可以绑定的张量有2个【一个输入，一个输出】，网络有163层。
model含有的属性：device_memory_size = 34304512max_batch_size = 1name = 'Unnamed Network 0'num_bindings = 2num_layers = 1634.构建context
context推理进程(相当于CPU中的一个进程)
创建context的时候会将执行model任务所需要的相关信息记录下来。
context = model.create_execution_context() # 记录的相关信息也就是此时context中的属性，如下：
all_binding_shapes_specified是确认所有绑定的输入输出张量形状均被指定 。
5.获取model的输入和输出
我们前面已经知道了model中绑定了两个张量【输入输出】，可以获得绑定每个张量的name【这个name在我们之前转onnx的时候就已经定义好了，分别是images和output0】。
同时利用get_binding_shape记录每次获取绑定张量的shape,输入张量的shape是[1,3,640,640]，输出张量是[1,25200,85]。
创建一个和Input或者output shape相同的全0张量im【就是分别创建一个输入和输出的buffer】，将name作为key值，Binding作为value值记录在bindings中
for i in range(model.num_bindings): name = model.get_binding_name(i) # 获得输入输出的名字"images","output0" dtype = trt.nptype(model.get_binding_dtype(i)) if model.binding_is_input(i): # 判断是否为输入 if -1 in tuple(model.get_binding_shape(i)): # dynamic get_binding_shape(0)->(1,3,640,640) get_binding_shape(1)->(1,25200,85) dynamic = True context.set_binding_shape(i, tuple(model.get_profile_shape(0, i)[2])) if dtype == np.float16: fp16 = True else: # output output_names.append(name) # 放入输出名字 output_names = ['output0'] shape = tuple(context.get_binding_shape(i)) # 记录输入输出shape im = torch.from_numpy(np.empty(shape, dtype=dtype)).to(device) # 创建一个全0的与输入或输出shape相同的tensor bindings[name] = Binding(name, dtype, shape, im, int(im.data_ptr())) # 放入之前创建的对象中此时的bindings内容如下：
然后是获取绑定的地址(输入输出指针的初始化)。
会在上面得到的bindings进行遍历，下面代码中的n就是表示images和ouput0[就是输入和输出的name而已]，同时获取对应的输入输出以及Binding的ptr，该指针指向的是bindings中的输入和输出的data。并获得输入的batch大小。
binding_addrs = OrderedDict((n, d.ptr) for n, d in bindings.items()) # 提取name以及对应的Bindingbatch_size = bindings['images'].shape[0] # if dynamic, this is instead max batch size
forward推理部分
s = self.bindings['images'].shape assert im.shape == s, f"input size {im.shape} {'>' if self.dynamic else 'not equal to'} max model size {s}" self.binding_addrs['images'] = int(im.data_ptr()) # 调用计算核心执行计算过程 self.context.execute_v2(list(self.binding_addrs.values())) y = [self.bindings[x].data for x in sorted(self.output_names)]在上面的代码中首先需要利用前面定义的bindings获取输入的shape。
im就是我们的图像。bingding_addrs中存储的是输入和输出的指针地址。
self.binding_addrs['images' ] = int(im.data_ptr())就是指针的传递，将图像im的数据指针传递给binding_addrs['images']中的指针。
构建Execute
context.execute_v2为执行计算过程。传入的参数是表示网络的输入与输出buffer地址列表，返回值为True或False.
我们来看一个很明显的区别：
在未执行execute之前，我们bindings内output0内的数据是下面这样的：
可以看到在未计算之前我们的output0 buffer内的内容全是0【默认初始化】。
在执行execute之后，output0中的内容是下面这样的，可以看到这就已经给出了网络最终的输出内容。
下面这行代码的意思是将网络execute之后的output0 buffer内的数据放在列表y中。
y = [self.bindings[x].data for x in sorted(self.output_names)]上面得到y或者是执行execute的过程是在GPU上完成。
然后在对输出从tensor转numpy形式。
if isinstance(y, (list, tuple)): return self.from_numpy(y[0]) if len(y) == 1 else [self.from_numpy(x) for x in y]
获得上面的输出以后就和正常的推理一样了，将pred进行置信度以及NMS处理即可。
来源地址：https://blog.csdn.net/z240626191s/article/details/127327188
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