PyTorch训练,TensorRT部署的简要步骤阐述(采用ONNX中转的方式)
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发布时间：2025-01-06 20:57
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时间：7分钟前
本文旨在介绍使用PyTorch进行训练和TensorRT进行部署的简化步骤，通过采用ONNX作为中转方式。ONNX是一种通用的模型交换格式，使得PyTorch模型可以被TensorRT高效执行。
首先，需要将PyTorch模型导出为ONNX格式，这可通过PyTorch内置的API轻松实现。该过程将训练好的神经网络转化为ONNX模型文件，为后续的TensorRT部署奠定基础。
接下来，使用TensorRT自带的工具trtexec将ONNX模型转换为推理引擎，这是将模型部署至TensorRT环境的关键步骤。在转换过程中，可能会遇到不被TensorRT支持的操作（OP），此时应查看转换日志或在转换时开启详细输出选项，以获取更多信息。
面对不支持的操作，有三种处理策略：修改模型架构以使用TensorRT兼容的操作，编写自定义层（插件）来实现非支持操作，或者等待TensorRT后续版本的更新以提供支持。在实际操作中，修改模型架构可能是最直接且简便的方法。
为了实现自定义操作，需要编写插件代码并将其编译成共享库。在转换模型时，使用trtexec的“--plugins”选项引用此共享库，确保ONNX模型与自定义插件正确关联。
部署阶段涉及加载TensorRT推理引擎并执行推理任务。这包括加载模型文件、创建执行上下文、准备输入输出缓冲区、执行推理和处理输出等步骤。整个过程通过TensorRT的C++接口实现，确保了高效和灵活的推理能力。
在完成推理后，释放所有资源以优化内存使用。整个流程通过ONNX作为桥梁，实现了从PyTorch训练到TensorRT高效部署的平滑过渡，为开发者提供了强大的工具集，以优化模型在目标设备上的性能。
