pointpillars点云算法TensorRT环境加速系列三

本文主要是介绍pointpillars点云算法TensorRT环境加速系列三，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

简述

　　在之前的两篇博客基础上，继续写下通过TensorRT加速onnx模型的速度与精度提升了多少，主要是通过github上开源的代码onnx_tensorrt来优化加载onnx进行加速。onnx_tensorrt环境配置有点麻烦，需要相对应的onnx与tensorrt与onnx_tensorrt的版本。我的版本为：onnx = 1.4.0 + tensorrt = 5.1.5.0 + onnx_tensorrt = 5.1 。 NVIDIA官方issues里面有许多关于tensorrt版本的问题，不过建议按照对应的成功版本，按照onnx_tensorrt的步骤进行安装onnx_tensorrt库。当然，文末有我提交docker版本的onnx_tensorrt镜像。另外：我的之前两篇pointpillars点云算法链接如下：

pointpillars点云算法TensorRT环境加速系列一

pointpillars点云算法TensorRT环境加速系列二

　　同时，我的主要代码会提交到github上面：点击传送门。如果觉得有用，还请star一下哈。

Compare pfe.onnx ONNX with TensorRT

　　首先我们来进行pfe.onnx模型验证，通过两种方式进行加载：1、直接通过onnx方式进行加载预测；2、通过onnx_tensorrt进行加载来优化加速；注：因为之前博客已经对比过onnx加载输出与原始的pytorch模型对比过精度，损失系数在小数点后三位。那么，我们现在直接用onnx_tensorrt加速对比onnx方式即可。

　　onnx方式直接加载，请参考我的上一篇博客，下面我们来看下通过onnx_tensorrt加速优化的主要部分代码：

def tensorrt_backend_pfe_onnx():pillar_x = np.ones([1, 1, 12000, 100], dtype=np.float32)pillar_y = np.ones([1, 1, 12000, 100], dtype=np.float32)pillar_z = np.ones([1, 1, 12000, 100], dtype=np.float32)pillar_i = np.ones([1, 1, 12000, 100], dtype=np.float32)num_points_per_pillar = np.ones([1, 12000], dtype=np.float32)x_sub_shaped = np.ones([1, 1, 12000, 100], dtype=np.float32)y_sub_shaped = np.ones([1, 1, 12000, 100], dtype=np.float32)mask = np.ones([1, 1, 12000, 100], dtype=np.float32)pfe_inputs = [pillar_x, pillar_y, pillar_z, pillar_i, num_points_per_pillar,x_sub_shaped, y_sub_shaped, mask]print("pfe_inputs length is : ", len(pfe_inputs))start = time.time()pfe_model = onnx.load("pfe.onnx")engine = backend.prepare(pfe_model, device="CUDA:0", max_batch_size=1)for i in range(1, 1000):pfe_outputs = engine.run(pfe_inputs)end = time.time()print('inference time is : ', (end - start)/1000)print(pfe_outputs)

　　Now，看完主要的tensorrt的测试代码，看一下通过onnx_tensorrt优化后的输出与onnx直接加载方式的输出对比吧。

Compare rpn.onnx ONNX with TensorRT

　　Ok，我们接下来需要对rpn.onnx来对比tensorrt的加速精度。由于中间涉及pillarscatter网络，我们目前就单独测试rpn.onnx的输出精度与onnx加载rpn.onnx的输出精度。

　　rpn.onnx（onnx直接加载的方式同理参考上一篇博客即可）经过tensorrt优化的加速代码如下：

def tensorrt_backend_rpn_onnx():rpn_input_features = np.ones([1, 64, 496, 432], dtype=np.float32)rpn_start_time = time.time()rpn_model = onnx.load("rpn.onnx")engine = backend.prepare(rpn_model, device="CUDA:0", max_batch_size=1)for i in range(1, 1000):rpn_outputs = engine.run(rpn_input_features)rpn_end_time = time.time()print('rpn inference time is : ', (rpn_end_time - rpn_start_time)/1000)print(rpn_outputs)

　　我们来对比一下rpn.onnx模型经过onnx直接加载方式与tensorrt优化的对比输出结果：(注：此处的rpn输出与上一篇博客数据不同，主要原因在于这里rpn输入是设置np.ones矩阵，上一篇是直接接PillarScatter网络的输出作为输入。)

ONNX与TensorRT的时间对比如下

Time/s	pre-process	pfe.onnx	pillarscatter	rpn.onnx	post-process	all
onnx	N/A	0.26035	N/A	0.198846	N/A	N/A
tensorrt	N/A	0.01116	N/A	0.0187535	N/A	N/A

　　上面表格中可以看出pfe.onnx与rpn.onnx的计算性能提升对比，N/A代表还未进行测试。目前只是单独测试了一下，并没有进行系统测试，数据仅供参考。

onnx_tensorrt的docker镜像源：

docker pull smallmunich/onnx_tensorrt:latest

小结

　　由于pfe.onnx与rpn.onnx中间嵌入了一个pillarscatter网络，所以系统测试的话需要对其进行改写，后期可能会将这部分的torch代码修改为纯python版本来进行全程测试吧。目前单独测试pfe.onnx与rpn.onnx精度损失较少，速度优化很大提升。后面，可能系统测试一下整体的速度优化比例，用python代码实现pillarscatter部分网络，具体请等待我的github更新。