TRT部署ONNX

 也算是基础知识了 就搬来了 还是要说大佬勿怪   其实应该算是 转成trt默认 使用 这样说确切

不过我一般不这么用yolo直接 用王鑫宇 大佬工具转wts然后载转trt模型 大伙去git上找把 都支持到v7了 是阿拉伯联合酋长国阿布拉卡那版哦

TensorRT是英伟达官方提供的一个高性能深度学习推理优化库，支持C++和Python两种编程语言API。通常情况下深度学习模型部署都会追求效率，尤其是在嵌入式平台上，所以一般会选择使用C++来做部署。

这里将以YOLOv5为例详细介绍如何使用TensorRT的C++版本API来部署ONNX模型，使用的TensorRT版本为8.4.1.5，如果使用其他版本可能会存在某些函数与本文描述的不一致。另外，使用TensorRT 7会导致YOLOv5的输出结果与期望不一致，请注意。

导出ONNX模型

YOLOv5使用PyTorch框架进行训练，可以使用官方代码仓库中的export.py脚本把PyTorch模型转换为ONNX模型:

python export.py --weights yolov5x.pt --include onnx --imgsz 640 640  

准备模型输入数据

如果想用YOLOv5对图像做目标检测，在将图像输入给模型之前还需要做一定的预处理操作，预处理操作应该与模型训练时所做的操作一致。YOLOv5的输入是RGB格式的3通道图像，图像的每个像素需要除以255来做归一化，并且数据要按照CHW的顺序进行排布。所以YOLOv5的预处理大致可以分为两个步骤：

1. 将原始输入图像缩放到模型需要的尺寸，比如640x640。这一步需要注意的是，原始图像是按照等比例进行缩放的，如果缩放后的图像某个维度上比目标值小，那么就需要进行填充。举个例子：假设输入图像尺寸为768x576，模型输入尺寸为640x640，按照等比例缩放的原则缩放后的图像尺寸为640x480，那么在y方向上还需要填充640-480=160（分别在图像的顶部和底部各填充80）。来看一下实现代码：

cv::Mat input_image = cv::imread("dog.jpg");  
cv::Mat resize_image;  
const int model_width = 640;  
const int model_height = 640;  
const float ratio = std::min(model_width / (input_image.cols * 1.0f),  model_height / (input_image.rows * 1.0f));  
// 等比例缩放  
const int border_width = input_image.cols * ratio;  
const int border_height = input_image.rows * ratio;  
// 计算偏移值  
const int x_offset = (model_width - border_width) / 2;  
const int y_offset = (model_height - border_height) / 2;  
cv::resize(input_image, resize_image, cv::Size(border_width, border_height));  
cv::copyMakeBorder(resize_image, resize_image, y_offset, y_offset, x_offset,  x_offset, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(114, 114, 114));  
// 转换为RGB格式  
cv::cvtColor(resize_image, resize_image, cv::COLOR_BGR2RGB);  

图像这样处理后的效果如下图所示，顶部和底部的灰色部分是填充后的效果。

  2. 对图像像素做归一化操作，并按照CHW的顺序进行排布。这一步的操作比较简单，直接看代码吧：

input_blob = new float[model_height * model_width * 3];  
const int channels = resize_image.channels();  
const int width = resize_image.cols;  
const int height = resize_image.rows;  
for (int c = 0; c < channels; c++) {  for (int h = 0; h < height; h++) {  for (int w = 0; w < width; w++) {  input_blob[c * width * height + h * width + w] =  resize_image.at<cv::Vec3b>(h, w)[c] / 255.0f;  }  }  
}  

ONNX模型部署

1. 模型优化与序列化

要使用TensorRT的C++ API来部署模型，首先需要包含头文件NvInfer.h。

#include "NvInfer.h"  

TensorRT所有的编程接口都被放在命名空间nvinfer1中，并且都以字母I为前缀，比如ILogger、IBuilder等。使用TensorRT部署模型首先需要创建一个IBuilder对象，创建之前还要先实例化ILogger接口：

class MyLogger : public nvinfer1::ILogger {  public:  explicit MyLogger(nvinfer1::ILogger::Severity severity =  nvinfer1::ILogger::Severity::kWARNING)  : severity_(severity) {}  void log(nvinfer1::ILogger::Severity severity,  const char *msg) noexcept override {  if (severity <= severity_) {  std::cerr << msg << std::endl;  }  }  nvinfer1::ILogger::Severity severity_;  
};  

上面的代码默认会捕获级别大于等于WARNING的日志信息并在终端输出。实例化ILogger接口后，就可以创建IBuilder对象：

MyLogger logger;  
nvinfer1::IBuilder *builder = nvinfer1::createInferBuilder(logger);  

创建IBuilder对象后，优化一个模型的第一步是要构建模型的网络结构。

const uint32_t explicit_batch = 1U << static_cast<uint32_t>(  nvinfer1::NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH);  
nvinfer1::INetworkDefinition *network = builder->createNetworkV2(explicit_batch);  

模型的网络结构有两种构建方式，一种是使用TensorRT的API一层一层地去搭建，这种方式比较麻烦；另外一种是直接从ONNX模型中解析出模型的网络结构，这需要ONNX解析器来完成。由于我们已经有现成的ONNX模型了，所以选择第二种方式。TensorRT的ONNX解析器接口被封装在头文件NvOnnxParser.h中，命名空间为nvonnxparser。创建ONNX解析器对象并加载模型的代码如下：

const std::string onnx_model = "yolov5m.onnx";  
nvonnxparser::IParser *parser = nvonnxparser::createParser(*network, logger);  
parser->parseFromFile(model_path.c_str(),  static_cast<int>(nvinfer1::ILogger::Severity::kERROR))  
// 如果有错误则输出错误信息  
for (int32_t i = 0; i < parser->getNbErrors(); ++i) {  std::cout << parser->getError(i)->desc() << std::endl;  
}  

模型解析成功后，需要创建一个IBuilderConfig对象来告诉TensorRT该如何对模型进行优化。这个接口定义了很多属性，其中最重要的一个属性是工作空间的最大容量。在网络层实现过程中通常会需要一些临时的工作空间，这个属性会限制最大能申请的工作空间的容量，如果容量不够的话会导致该网络层不能成功实现而导致错误。另外，还可以通过这个对象设置模型的数据精度。TensorRT默认的数据精度为FP32，我们还可以设置FP16或者INT8，前提是该硬件平台支持这种数据精度。

nvinfer1::IBuilderConfig *config = builder->createBuilderConfig();  
config->setMemoryPoolLimit(nvinfer1::MemoryPoolType::kWORKSPACE, 1U << 25);  
if (builder->platformHasFastFp16()) {  config->setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kFP16);  
}  

设置IBuilderConfig属性后，就可以启动优化引擎对模型进行优化了，这个过程需要一定的时间，在嵌入式平台上可能会比较久一点。经过TensorRT优化后的序列化模型被保存到IHostMemory对象中，我们可以将其保存到磁盘中，下次使用时直接加载这个经过优化的模型即可，这样就可以省去漫长的等待模型优化的过程。我一般习惯把序列化模型保存到一个后缀为.engine的文件中。

nvinfer1::IHostMemory *serialized_model =  builder->buildSerializedNetwork(*network, *config);  // 将模型序列化到engine文件中  
std::stringstream engine_file_stream;  
engine_file_stream.seekg(0, engine_file_stream.beg);  
engine_file_stream.write(static_cast<const char *>(serialized_model->data()),  serialized_model->size());  
const std::string engine_file_path = "yolov5m.engine";  
std::ofstream out_file(engine_file_path);  
assert(out_file.is_open());  
out_file << engine_file_stream.rdbuf();  
out_file.close();  

由于IHostMemory对象保存了模型所有的信息，所以前面创建的IBuilder、IParser等对象已经不再需要了，可以通过delete进行释放。

delete config;  
delete parser;  
delete network;  
delete builder;  

IHostMemory对象用完后也可以通过delete进行释放。

2. 模型反序列化

通过上一步得到优化后的序列化模型后，如果要用模型进行推理，那么还需要创建一个IRuntime接口的实例，然后通过其模型反序列化接口去创建一个ICudaEngine对象：

nvinfer1::IRuntime *runtime = nvinfer1::createInferRuntime(logger);  
nvinfer1::ICudaEngine *engine = runtime->deserializeCudaEngine(  serialized_model->data(), serialized_model->size());  delete serialized_model;  
delete runtime;  

如果是直接从磁盘中加载.engine文件也是差不多的步骤，首先从.engine文件中把模型加载到内存中，然后再通过IRuntime接口对模型进行反序列化即可。

const std::string engine_file_path = "yolov5m.engine";  
std::stringstream engine_file_stream;  
engine_file_stream.seekg(0, engine_file_stream.beg);  
std::ifstream ifs(engine_file_path);  
engine_file_stream << ifs.rdbuf();  
ifs.close();  engine_file_stream.seekg(0, std::ios::end);  
const int model_size = engine_file_stream.tellg();  
engine_file_stream.seekg(0, std::ios::beg);  
void *model_mem = malloc(model_size);  
engine_file_stream.read(static_cast<char *>(model_mem), model_size);  nvinfer1::IRuntime *runtime = nvinfer1::createInferRuntime(logger);  
nvinfer1::ICudaEngine *engine = runtime->deserializeCudaEngine(model_mem, model_size);  delete runtime;  
free(model_mem);  

3. 模型推理

ICudaEngine对象中存放着经过TensorRT优化后的模型，不过如果要用模型进行推理则还需要通过createExecutionContext()函数去创建一个IExecutionContext对象来管理推理的过程：

nvinfer1::IExecutionContext *context = engine->createExecutionContext();  

现在让我们先来看一下使用TensorRT框架进行模型推理的完整流程：

1. 对输入图像数据做与模型训练时一样的预处理操作。

2. 把模型的输入数据从CPU拷贝到GPU中。

3. 调用模型推理接口进行推理。

4. 把模型的输出数据从GPU拷贝到CPU中。

5. 对模型的输出结果进行解析，进行必要的后处理后得到最终的结果。

由于模型的推理是在GPU上进行的，所以会存在搬运输入、输出数据的操作，因此有必要在GPU上创建内存区域用于存放输入、输出数据。模型输入、输出的尺寸可以通过ICudaEngine对象的接口来获取，根据这些信息我们可以先为模型分配输入、输出缓存区。

void *buffers[2];  
// 获取模型输入尺寸并分配GPU内存  
nvinfer1::Dims input_dim = engine->getBindingDimensions(0);  
int input_size = 1;  
for (int j = 0; j < input_dim.nbDims; ++j) {  input_size *= input_dim.d[j];  
}  
cudaMalloc(&buffers[0], input_size * sizeof(float));  // 获取模型输出尺寸并分配GPU内存  
nvinfer1::Dims output_dim = engine->getBindingDimensions(1);  
int output_size = 1;  
for (int j = 0; j < output_dim.nbDims; ++j) {  output_size *= output_dim.d[j];  
}  
cudaMalloc(&buffers[1], output_size * sizeof(float));  // 给模型输出数据分配相应的CPU内存  
float *output_buffer = new float[output_size]();  

到这一步，如果你的输入数据已经准备好了，那么就可以调用TensorRT的接口进行推理了。通常情况下，我们会调用IExecutionContext对象的enqueueV2()函数进行异步地推理操作，该函数的第二个参数为CUDA流对象，第三个参数为CUDA事件对象，这个事件表示该执行流中输入数据已经使用完，可以挪作他用了。

cudaStream_t stream;  
cudaStreamCreate(&stream);  
// 拷贝输入数据  
cudaMemcpyAsync(buffers[0], input_blob,input_size * sizeof(float),  cudaMemcpyHostToDevice, stream);  
// 执行推理  
context->enqueueV2(buffers, stream, nullptr);  
// 拷贝输出数据  
cudaMemcpyAsync(output_buffer, buffers[1],output_size * sizeof(float),  cudaMemcpyDeviceToHost, stream);  cudaStreamSynchronize(stream);  

模型推理成功后，其输出数据被拷贝到output_buffer中，接下来我们只需按照YOLOv5的输出数据排布规则去解析即可。

4. 小结

在介绍如何解析YOLOv5输出数据之前，我们先来总结一下用TensorRT框架部署ONNX模型的基本流程。

如上图所示，主要步骤如下：                            whaosoft aiot http://143ai.com 

1. 实例化Logger;

2. 创建Builder;

3. 创建Network;

4. 使用Parser解析ONNX模型，构建Network；

5. 设置Config参数；

6. 优化网络，序列化模型；

7. 反序列化模型；

8. 拷贝模型输入数据（HostToDevice），执行模型推理；

9. 拷贝模型输出数据（DeviceToHost），解析结果。

解析模型输出结果

YOLOv5有3个检测头，如果模型输入尺寸为640x640，那么这3个检测头分别在80x80、40x40和20x20的特征图上做检测。让我们先用Netron工具来看一下YOLOv5 ONNX模型的结构，可以看到，YOLOv5的后处理操作已经被包含在模型中了（如下图红色框内所示），3个检测头分支的结果最终被组合成一个张量作为输出。

 yolov5m

YOLOv5的3个检测头一共有(80x80+40x40+20x20)x3=25200个输出单元格，每个单元格输出x,y,w,h,objectness这5项再加80个类别的置信度总共85项内容。经过后处理操作后，目标的坐标值已经被恢复到以640x640为参考的尺寸，如果需要恢复到原始图像尺寸，只需要除以预处理时的缩放因子即可。这里有个问题需要注意：由于在做预处理的时候图像做了填充，原始图像并不是被缩放成640x640而是640x480，使得输入给模型的图像的顶部被填充了一块高度为80的区域，所以在恢复到原始尺寸之前，需要把目标的y坐标减去偏移量80。

详细的解析代码如下：

float *ptr = output_buffer;  
for (int i = 0; i < 25200; ++i) {  const float objectness = ptr[4];  if (objectness >= 0.45f) {  const int label =  std::max_element(ptr + 5, ptr + 85) - (ptr + 5);  const float confidence = ptr[5 + label] * objectness;  if (confidence >= 0.25f) {  const float bx = ptr[0];  const float by = ptr[1];  const float bw = ptr[2];  const float bh = ptr[3];  Object obj;  // 这里要减掉偏移值  obj.box.x = (bx - bw * 0.5f - x_offset) / ratio;  obj.box.y = (by - bh * 0.5f - y_offset) / ratio;  obj.box.width = bw / ratio;  obj.box.height = bh / ratio;  obj.label = label;  obj.confidence = confidence;  objs->push_back(std::move(obj));  }  }  ptr += 85;  
}  // i loop  

对解析出的目标做非极大值抑制（NMS）操作后，检测结果如下图所示：

本文以YOLOv5为例通过大量的代码一步步讲解如何使用TensorRT框架部署ONNX模型，主要目的是希望读者能够通过本文学习到TensorRT模型部署的基本流程，比如如何准备输入数据、如何调用API用模型做推理、如何解析模型的输出结果。如何部署YOLOv5模型并不是本文的重点，重点是要掌握使用TensorRT部署ONNX模型的基本方法，这样才会有举一反三的效果。