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

1.创建Binding

2.log记录器

 3.反序列化engine(得到model)

 4.构建context

5.获取model的输入和输出

forward推理部分

构建Execute

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 = 163

 4.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