TRT3-trt-basic - 1 basic

前言：

- tensorrt的工作流程如下图：

• - 首先定义网络
• - 优化builder参数
• - 通过builder生成engine,用于模型保存、推理等
• - engine可以通过序列化和逆序列化转化模型数据类型（转化为二进制byte文件，加快传输速率），再进一步推动模型由输入张量到输出张量的推理。

 code structure:

code structure

• 1. 定义 builder, config 和network，其中builder表示所创建的构建器，config表示创建的构建配置（指定TensorRT应该如何优化模型），network为创建的网络定义。
• 2. 输入，模型结构和输出的基本信息
• 1. 生成engine模型文件
• 2. 序列化模型文件并存储
• - [官方文档参考部分 C++ API](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#:~:text=the%20Polygraphy%20repository.-,3.%C2%A0The%20C%2B%2B%20API,-This%20chapter%20illustrates)

头文件和定义log类

// tensorRT include
#include <NvInfer.h>
#include <NvInferRuntime.h>// cuda include
#include <cuda_runtime.h>// system include
#include <stdio.h>
//第一件事，log类，获得msg。然后可以根据级别决定要不要输出
class TRTLogger : public nvinfer1::ILogger{
public:virtual void log(Severity severity, nvinfer1::AsciiChar const* msg) noexcept override{if(severity <= Severity::kVERBOSE){printf("%d: %s\n", severity, msg);}}
};

 第一件事，log类，获得msg。然后可以根据级别决定要不要输出

定义配置

    // ----------------------------- 1. 定义 builder, config 和network -----------------------------// 这是基本需要的组件//形象的理解是你需要一个builder去build这个网络，网络自身有结构，这个结构可以有不同的配置nvinfer1::IBuilder* builder = nvinfer1::createInferBuilder(logger);// 创建一个构建配置，指定TensorRT应该如何优化模型，tensorRT生成的模型只能在特定配置下运行nvinfer1::IBuilderConfig* config = builder->createBuilderConfig();// 创建网络定义，其中createNetworkV2(1)表示采用显性batch size，新版tensorRT(>=7.0)时，不建议采用0非显性batch size// 因此贯穿以后，请都采用createNetworkV2(1)而非createNetworkV2(0)或者createNetworknvinfer1::INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(1);// 构建一个模型/*Network definition:image|linear (fully connected)  input = 3, output = 2, bias = True     w=[[1.0, 2.0, 0.5], [0.1, 0.2, 0.5]], b=[0.3, 0.8]|sigmoid|prob 期望的输出*/

输入输出，模型的基本信息

// ----------------------------- 2. 输入，模型结构和输出的基本信息 -----------------------------const int num_input = 3;   // in_channelconst int num_output = 2;  // out_channelfloat layer1_weight_values[] = {1.0, 2.0, 0.5, 0.1, 0.2, 0.5}; // 前3个给w1的rgb，后3个给w2的rgb float layer1_bias_values[]   = {0.3, 0.8};//输入指定数据的名称、数据类型和完整维度，将输入层添加到网络nvinfer1::ITensor* input = network->addInput("image", nvinfer1::DataType::kFLOAT, nvinfer1::Dims4(1, num_input, 1, 1));nvinfer1::Weights layer1_weight = make_weights(layer1_weight_values, 6);nvinfer1::Weights layer1_bias   = make_weights(layer1_bias_values, 2);//添加全连接层 pytorch 叫linearauto layer1 = network->addFullyConnected(*input, num_output, layer1_weight, layer1_bias);      // 注意对input进行了解引用//添加激活层 auto prob = network->addActivation(*layer1->getOutput(0), nvinfer1::ActivationType::kSIGMOID); // 注意更严谨的写法是*(layer1->getOutput(0)) 即对getOutput返回的指针进行解引用// 将我们需要的prob标记为输出network->markOutput(*prob->getOutput(0));printf("Workspace Size = %.2f MB\n", (1 << 28) / 1024.0f / 1024.0f); // 256Mibconfig->setMaxWorkspaceSize(1 << 28);builder->setMaxBatchSize(1); // 推理时 batchSize = 1 

输入通道为3，输出通道为2

将image读为nvinfer1::ITensor的格式（1、3、1、1）的tensor

将weight和bias读为nvinfer1::Weights的格式

利用addFullyConnected创建全链接层。

添加激活层addActivation，这一层的input就是layer1层的输出，激活函数选用kSIGMOID。

得到prob这个layer，用markoutput标记为最终的输出。

生成模型

    // ----------------------------- 3. 生成engine模型文件 -----------------------------//TensorRT 7.1.0版本已弃用buildCudaEngine方法，统一使用buildEngineWithConfig方法nvinfer1::ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network, *config);if(engine == nullptr){printf("Build engine failed.\n");return -1;}

 builder->buildEngineWithConfig这个过程就是合并算子，查找特定支持，各种优化等。

如果失败了，那engine就为空指针。

存储文件

// ----------------------------- 4. 序列化模型文件并存储 -----------------------------// 将模型序列化，并储存为文件nvinfer1::IHostMemory* model_data = engine->serialize();FILE* f = fopen("engine.trtmodel", "wb");fwrite(model_data->data(), 1, model_data->size(), f);fclose(f);

这段代码是将TensorRT引擎序列化为二进制文件的过程。

首先，engine->serialize()用于将TensorRT引擎对象engine序列化为一块内存。返回的值是IHostMemory类型指针，它包含了序列化后的模型数据和序列化后的模型大小。

接下来，通过打开一个文件指针f，使用fopen函数创建一个名为"engine.trtmodel"的二进制文件，以进行写入操作。

最后，使用fwrite函数将model_data中的模型数据写入到文件中。model_data->data()表示获取模型数据的起始地址，model_data->size()表示模型数据的大小（以字节为单位），1表示每次写入一个字节。

拿到engine这个实例过后，要将其存储为文件，这时候就可以通过serialize()方法对其序列化进行存储，得到IHostMemory类型的文件。

到这里主要流程就结束拉！

释放

    // 卸载顺序按照构建顺序倒序model_data->destroy();engine->destroy();network->destroy();config->destroy();builder->destroy();printf("Done.\n");return 0;

一定要按照反顺序来做！

重点总结：

1. 必须使用createNetworkV2，并指定为1（表示显性batch）。createNetwork已经废弃，非显性batch官方不推荐。这个方式直接影响推理时enqueue还是enqueueV2
2. builder、config等指针，记得释放，否则会有内存泄漏，使用ptr->destroy()释放
3. markOutput表示是该模型的输出节点，mark几次，就有几个输出，addInput几次就有几个输入。这与推理时相呼应。只保存输入输出不保存中间的内容，这也是为了节省内存。
4. workspaceSize是工作空间大小，某些layer需要使用额外存储时，不会自己分配空间，而是为了内存复用，直接找tensorRT要workspace空间。指的这个意思。比如一个layer出现了三次，如果每一次都要给他分配一块内存的话，那就会占用很大的空间，就浪费掉了，因为别人又不能用。所以实际上他不需要这样做，有需要直接去trt要woorkspace空间就可以了。这样内存就可以复用。
5. 保存的模型只能适配编译时的trt版本、编译时指定的设备。也只能保证在这种配置下是最优的。如果用trt跨不同设备执行，有时候可以运行，但不是最优的，也不推荐