tensorflow 转 tensorrt

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发，广泛用于各种深度学习和机器学习任务。TensorRT 是 NVIDIA 提供的一个高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，旨在加速深度学习模型在 NVIDIA GPU 上的推理性能。

基础概念

TensorFlow:

是一个用于数值计算的开源软件库。
主要用于构建和训练神经网络模型。
支持多种编程语言，如 Python、C++ 等。

TensorRT:

是一个专门为 NVIDIA GPU 设计的高性能深度学习推理优化器和运行时库。
通过优化模型的计算图和内存使用，显著提高推理速度。
支持多种精度模式，包括 FP32、FP16 和 INT8。

转换的优势

性能提升: TensorRT 可以显著提高模型的推理速度，尤其是在 NVIDIA GPU 上。
内存优化: 通过优化内存使用，减少内存占用，提高整体效率。
多精度支持: 支持不同精度的计算，可以在保持准确性的同时提高速度。

类型与应用场景

类型:

模型优化: TensorRT 可以对 TensorFlow 模型进行优化，生成更高效的推理引擎。
动态形状推理: 支持动态输入形状，适用于输入大小不固定的场景。
批处理推理: 优化批处理推理，提高吞吐量。

应用场景:

自动驾驶: 实时处理大量传感器数据，需要快速推理。
视频分析: 实时视频流处理，要求高帧率和低延迟。
医疗影像: 快速分析医学影像，辅助诊断。
推荐系统: 实时为用户提供个性化推荐。

转换过程

将 TensorFlow 模型转换为 TensorRT 引擎通常涉及以下步骤：

导出 TensorFlow 模型: 使用 tf.saved_model.save 或 tf.compat.v1.saved_model.simple_save 导出模型。
使用 TensorRT 优化模型: 使用 TensorRT 的 Python API 或命令行工具 trtexec 进行优化。
构建 TensorRT 引擎: 将优化后的模型转换为 TensorRT 引擎文件（通常是 .engine 文件）。
加载和使用 TensorRT 引擎: 在应用程序中加载 TensorRT 引擎并进行推理。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何将 TensorFlow 模型转换为 TensorRT 引擎：

import tensorflow as tf
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

# 导出 TensorFlow 模型
model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet')
tf.saved_model.save(model, 'saved_model')

# 使用 TensorRT 优化模型
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
    with open('saved_model/resnet50.onnx', 'rb') as model:
        parser.parse(model.read())
    config = builder.create_builder_config()
    config.max_workspace_size = 1 << 30  # 1GB
    engine = builder.build_engine(network, config)

# 保存 TensorRT 引擎
with open('resnet50.engine', 'wb') as f:
    f.write(engine.serialize())