TensorRT全栈开发的步骤与接口

1. 介绍一个tensorrt全栈的开发及步骤

TensorRT是英伟达推出的用于高性能深度学习推理的优化器和推理引擎。它可以将深度学习模型转换为高效的计算图，从而提高模型的推理性能。TensorRT的全栈开发主要包括以下步骤：

1. 准备模型：选择需要部署的深度学习模型，并将其转换为可用于TensorRT的格式，如Caffe、ONNX、TensorFlow等。可以使用TensorRT提供的工具，如TensorRT Parser API和ONNX-TensorRT等，来将模型转换为TensorRT可用的格式。

2. 优化模型：使用TensorRT的优化器来优化模型，以提高推理性能。TensorRT的优化器会自动将计算图转换为高效的计算图，同时还可以进行层融合、减少精度等操作，以进一步提高性能。TensorRT还支持自定义插件，可以使用插件来实现一些特定的操作，如卷积等。

3. 部署模型：将优化后的模型部署到目标平台上，可以使用TensorRT的C++ API或Python API进行部署。在部署过程中，需要设置输入和输出张量的维度，以及设置推理的batch size等参数。可以使用TensorRT提供的Profiler API来对推理过程进行性能分析。

4. 集成模型：将部署好的模型集成到应用程序中。可以使用TensorRT提供的TensorRT Inference Server来构建和管理深度学习推理服务，或使用TensorRT的插件来将模型集成到现有的推理框架中，如TensorFlow Serving、PyTorch Serving等。

需要注意的是，TensorRT全栈开发需要对深度学习模型、计算图优化、推理引擎等方面都有一定的了解和经验。同时，也需要熟悉C++或Python等编程语言。

2. 用caffe tensorflow pytorch训练的模型 在转换后 部署是没有差异的么

在使用TensorRT进行深度学习模型的优化和部署时，不同的深度学习框架的模型转换和部署步骤略有不同，但总体上可以使用TensorRT Parser API和ONNX-TensorRT等工具将各种深度学习框架训练出的模型转换为TensorRT可用的格式，然后使用TensorRT的C++ API或Python API进行部署。因此，在使用TensorRT进行深度学习模型的优化和部署时，各种深度学习框架的模型在转换后，基本上是没有差异的。

需要注意的是，不同深度学习框架的模型在转换为TensorRT可用的格式时，可能需要进行一些框架特定的操作，如caffe模型需要进行caffe模型文件(.prototxt)和caffe模型权重文件(.caffemodel)的转换，而TensorFlow模型需要进行Frozen Graph的转换等。另外，由于TensorRT在计算图优化和推理引擎方面的优化策略和实现细节有所不同，因此不同框架训练的模型在经过TensorRT优化后，可能会存在一定的性能差异。

3. 以minist为例子 介绍pytorch开发模型后 在orin平台部署的步骤

MINIST是一个手写数字识别数据集，可以用来训练图像分类模型。在PyTorch中，我们可以使用torchvision库来加载MINIST数据集并构建模型。在训练完模型后，我们需要将其部署到某个平台上，以便可以在生产环境中使用。在这里，我将介绍将PyTorch模型部署到ONNX Runtime（Orin）平台的步骤。

步骤一：训练模型

首先，我们需要在PyTorch中训练一个MINIST分类模型。这可以通过以下步骤完成：

1. 加载MINIST数据集
2. 定义模型架构
3. 定义损失函数和优化器
4. 训练模型
5. 保存训练好的模型

一个简单的示例代码如下：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 加载MINIST数据集
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])

trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 定义模型架构
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 定义损失函数和优化器
net = Net()
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):  # 迭代10次
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:  # 每100个batch输出一次loss
            print('[%d, %5d] loss

步骤二：将PyTorch模型转换为ONNX格式

一旦我们在PyTorch中训练好了模型，我们需要将它转换为ONNX格式，以便在ONNX Runtime（Orin）平台上运行。ONNX是一种跨平台、开放标准的神经网络框架，可以在多个框架之间转换模型，例如TensorFlow、Caffe和PyTorch等。

我们可以使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型转换为ONNX格式。该函数需要指定输入张量的形状、模型的输出张量名称以及要保存的文件名。

以下是将MINIST分类模型转换为ONNX格式的示例代码：

# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 1, 28, 28)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
torch.onnx.export(net, dummy_input, 'minist.onnx', verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)

步骤三：在ONNX Runtime（Orin）平台上部署模型

一旦我们已经将PyTorch模型转换为ONNX格式，我们可以在ONNX Runtime（Orin）平台上部署它。在此之前，我们需要安装ONNX Runtime（Orin）库并将ONNX模型加载到运行时中。

以下是将MINIST分类模型部署到ONNX Runtime（Orin）平台的示例代码：

import onnxruntime as ort

# 加载ONNX模型
ort_session = ort.InferenceSession('minist.onnx')

# 测试模型
inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: testset[0][0].numpy()}
outputs = ort_session.run(None, inputs)
predicted = np.argmax(outputs)
print('Prediction:', predicted)

在此示例中，我们首先使用onnxruntime.InferenceSession函数加载ONNX模型，然后使用get_inputs函数获取模型的输入张量，用numpy数组作为输入，然后使用run函数在模型上运行推理并获取输出结果。最后，我们使用numpy.argmax函数获取预测结果并将其打印出来。

这就是将PyTorch模型部署到ONNX Runtime（Orin）平台的步骤。在实际应用中，我们可能需要对部署过程进行更多的调试和优化，以确保模型在生产环境中能够正常工作。

4. 使用c++实现pytorch在平台上部署mnist

要在 C++ 中使用 ONNX Runtime（Orin）运行转换后的 PyTorch 模型，需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装 ONNX Runtime（Orin）库 可以通过官方网站下载并安装适用于您的操作系统和硬件的 ONNX Runtime（Orin）库。或者，您可以使用适用于 C++ 的预编译库或源代码来构建和安装 ONNX Runtime（Orin）库。

2. 加载 ONNX 模型 ONNX Runtime（Orin）支持在 C++ 中加载和运行 ONNX 格式的模型。可以使用 Ort::Env 和 Ort::Session 类来加载和运行模型。

下面是加载 MINIST 分类模型的示例代码：

#include <onnxruntime_cxx_api.h>
#include <iostream>

int main() {
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
    Ort::Session session(env, "minist.onnx", Ort::SessionOptions{nullptr});

    Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;

    // 获取输入张量
    const char* inputName = session.GetInputName(0, allocator);
    Ort::TypeInfo inputTypeInfo = session.GetInputTypeInfo(0);
    auto inputTensorInfo = inputTypeInfo.GetTensorTypeAndShapeInfo();

    // 创建输入张量
    std::vector<int64_t> inputDims = {1, 1, 28, 28};
    std::vector<float> inputValues(1 * 1 * 28 * 28);
    auto memoryInfo = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault);
    auto inputTensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memoryInfo, inputValues.data(), inputValues.size(), inputDims.data(), inputDims.size());

    // 获取输出张量
    const char* outputName = session.GetOutputName(0, allocator);
    Ort::TypeInfo outputTypeInfo = session.GetOutputTypeInfo(0);
    auto outputTensorInfo = outputTypeInfo.GetTensorTypeAndShapeInfo();

    // 运行模型
    Ort::RunOptions runOptions;
    auto outputValues = session.Run(runOptions, &inputName, &inputTensor, 1, &outputName, 1);
    auto outputTensor = outputValues.front().Get<Tensor>();

    // 获取预测结果
    std::vector<float> outputData(outputTensorInfo.GetElementCount());
    outputTensor.CopyTo(outputData.data(), outputData.size() * sizeof(float));
    int prediction = std::distance(outputData.begin(), std::max_element(outputData.begin(), outputData.end()));
    std::cout << "Prediction: " << prediction << std::endl;
    
    return 0;
}

3. 运行模型并获取预测结果 在 C++ 中运行模型的过程与在 Python 中运行模型类似，需要将输入张量传递给模型，然后获取模型的输出张量并将其转换为适当的格式。

在上面的示例代码中，我们首先获取输入张量的名称和类型信息，然后创建一个新的输入张量，设置其形状和数据，并将其传递给模型。接下来，我们获取输出张量的名称和类型信息，运行模型并获取输出张量的值。最后，我们使用 std::max_element 函数查找输出张量中最大值所在的索引，并将其作为预测结果返回。

请注意，上面的示例代码仅适用于输入为大小为 28x28 的灰度图像，并且假定输入和输出张量均为浮点型。如果您的模型具有不同的输入或输出形状或数据类型，请相应地更改示例代码。

编译并运行 C++ 代码 在将 C++ 代码与 ONNX Runtime（Orin）库链接之前，需要将 ONNX Runtime（Orin）头文件和库添加到编译器的搜索路径中。使用适当的编译器选项将 C++ 代码与 ONNX Runtime（Orin）库链接，并生成可执行文件。

在 Linux 系统上，可以使用以下命令编译 C++ 代码：

g++ -std=c++11 -I /path/to/onnxruntime/include -L /path/to/onnxruntimelib -l onnxruntime_cxx -l onnxruntime_framework mnist.cpp -o mnist

在 Windows 系统上，可以使用以下命令编译 C++ 代码：

cl.exe /EHsc /I C:\path\to\onnxruntime\include /link /LIBPATH:C:\path\to\onnxruntime\lib onnxruntime.lib onnxruntime_framework.lib mnist.cpp /out:mnist.exe

完成编译后，运行生成的可执行文件即可使用训练好的模型进行分类预测。

总之，在使用 PyTorch 训练模型并将其导出为 ONNX 格式后，可以使用 ONNX Runtime（Orin）库在 C++ 中加载和运行模型。为了实现此目标，您需要下载并安装适用于您的操作系统和硬件的 ONNX Runtime（Orin）库，并使用 Ort::Env 和 Ort::Session 类加载和运行模型。然后，您可以将 C++ 代码与 ONNX Runtime（Orin）库链接，并生成可执行文件。

3/4 步骤的代码

3. 加载并运行模型 在 C++ 代码中加载和运行模型的示例代码如下：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>

int main() {
    // 创建 Ort::Env 对象
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "mnist");

    // 创建 Ort::SessionOptions 对象
    Ort::SessionOptions session_options;
    session_options.SetIntraOpNumThreads(1);

    // 加载模型
    const char* model_path = "mnist.onnx";
    Ort::Session session(env, model_path, session_options);

    // 获取模型的输入和输出名称、形状和数据类型
    std::vector<const char*> input_names = session.GetInputNames();
    std::vector<const char*> output_names = session.GetOutputNames();
    Ort::TypeInfo input_type_info = session.GetInputTypeInfo(0);
    Ort::TypeInfo output_type_info = session.GetOutputTypeInfo(0);
    auto input_tensor_info = input_type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
    auto output_tensor_info = output_type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
    std::vector<int64_t> input_shape = input_tensor_info.GetShape();
    std::vector<int64_t> output_shape = output_tensor_info.GetShape();
    ONNXTensorElementDataType input_type = input_tensor_info.GetElementType();
    ONNXTensorElementDataType output_type = output_tensor_info.GetElementType();

    // 分配输入和输出张量的内存
    size_t input_tensor_size = 1;
    size_t output_tensor_size = 1;
    for (const auto& dim : input_shape) {
        input_tensor_size *= dim;
    }
    for (const auto& dim : output_shape) {
        output_tensor_size *= dim;
    }
    std::vector<float> input_data(input_tensor_size);
    std::vector<float> output_data(output_tensor_size);

    // 初始化输入张量
    // 假设输入张量为大小为 28x28 的灰度图像，其中每个像素的值在 [0, 1] 之间
    // input_data 为大小为 784 的一维数组，其中每个元素的值在 [0, 1] 之间
    // 如果输入张量有不同的形状或数据类型，请相应地更改此代码
    // 如果输入数据不在 [0, 1] 范围内，需要进行归一化或缩放处理
    for (size_t i = 0; i < input_tensor_size; ++i) {
        input_data[i] = i / static_cast<float>(input_tensor_size);
    }

    // 创建 Ort::Value 对象以表示输入和输出张量
    Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault);
    Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_data.data(), input_tensor_size, input_shape.data(), input_shape.size());
    Ort::Value output_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, output_data.data(), output_tensor_size, output_shape.data(), output_shape.size());

    // 运行模型
    std::vector<Ort::Value> input_tensors = {input_tensor};
    std::vector<Ort::Value> output_tensors = {output_tensor};
    session.Run(Ort::RunOptions{}, input_names.data(), input_tensors.data(), input_names

4. 解析模型输出 在 C++ 代码中解析模型输出的示例代码如下：

    // 获取模型的输出
    float* output_data_ptr = output_tensor.GetTensorMutableData<float>();
    std::vector<float> output_data(output_data_ptr, output_data_ptr + output_tensor_size);

    // 输出模型的输出
    // 假设模型的输出是 10 个类别的概率值
    // 需要将输出概率值最大的类别作为预测结果
    // 如果输出数据不是一维数组或不是浮点数，请相应地更改此代码
    int predicted_class = -1;
    float max_probability = -1.0f;
    for (int i = 0; i < output_tensor_size; ++i) {
        if (output_data[i] > max_probability) {
            predicted_class = i;
            max_probability = output_data[i];
        }
    }
    std::cout << "Predicted class: " << predicted_class << std::endl;

    return 0;
}

该代码从输出张量中获取浮点数数组，并找到最大值所在的索引作为预测结果。如果输出数据不是一维数组或不是浮点数，则需要相应地更改该代码。

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