机器学习笔记 - windows基于TensorRT的UNet推理部署

本文详细介绍了如何在Windows上使用TensorRT进行UNet模型的推理部署,从TensorRT下载到模型转换、构建推理引擎及性能提升,分享了从hdf5到onnx的转换过程,以及解决在部署中遇到的兼容性和效率问题。

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一、TensorRT简介

        NVIDIA TensorRT是一个用于高性能深度学习推理的平台。TensorRT适用于使用CUDA平台的所有NVIDIA GPU。所以如果需要基于TensorRT部署,至少需要一个NVIDIA显卡,算力5.0以上,比Maxwell更新的架构,可以参考下表。

CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute

        需要安装cuda、cudnn。还用到了到了OpenCV,这里是基于TensorRT的c++的api。

二、TensorRT下载

1、Tenso

### U-Net 模型 TensorRT 部署教程 #### 准备工作 为了将U-Net模型部署TensorRT上,需先准备好训练好的U-Net模型文件。最初计划是从HDF5格式转换至UFF再进一步处理,但由于UFF已被TensorRT弃用,因此改为通过ONNX作为中间桥梁[^1]。 #### 将 HDF5 转换为 ONNX 格式 对于已有的基于TensorFlow框架下的U-Net模型,可以利用`tf2onnx.convert.from_keras()`方法将其转化为ONNX格式。此过程涉及读取原始的.hdf5文件并保存成.onnx文件形式以便后续操作[^2]。 ```python import tf2onnx from tensorflow.keras.models import load_model # 加载keras h5模型 model = load_model('path_to_your_unet_hdf5_file') # 导出为onnx格式 _, _ = tf2onnx.convert.from_keras(model, output_path="unet.onnx") ``` #### 使用 TensorRT 构建推理引擎 完成上述步骤之后,则可着手于构建适用于目标平台(如NVIDIA Jetson TX2设备)上的高效能推论引擎。这一步骤主要依赖Python API来实现,具体来说就是创建Builder对象并通过配置SessionOptions与Runtime属性最终得到序列化的Engine实例[^3]。 ```cpp #include "NvInfer.h" #include <fstream> #include <iostream> // ...省略部分初始化代码... nvinfer1::ICudaEngine* create_engine(int maxBatchSize, nvinfer1::IBuilder& builder, nvinfer1::INetworkDefinition& network) { // Build the engine builder.setMaxWorkspaceSize(1 << 20); // 设置最大workspace大小 builder.setFp16Mode(true); nvinfer1::IBuilderConfig *config = builder.createBuilderConfig(); config->setMaxWorkspaceSize(1ULL << 30); return builder.buildCudaEngine(network); } int main() { // 创建builder和network定义... std::unique_ptr<nvinfer1::IRuntime> runtime{nvinfer1::createInferRuntime(gLogger)}; auto parser = nvonnxparser::createParser(network, gLogger); if (!parser->parseFromFile(onnxFilePath.c_str(), static_cast<int>(gLogger.getSeverity()))) { std::cerr << "Failed to parse ONNX file." << std::endl; return -1; } nvinfer1::ICudaEngine* engine = create_engine(batch_size, builder, *network); assert(engine != nullptr && "Failed to build CUDA Engine"); std::ofstream p("unet.trt", std::ios::binary); p.write(static_cast<const char*>(engine->serialize()), engine->getSerializedSize()); p.close(); std::cout << "convert onnx model to TensorRT engine model successfully!" << std::endl; // 清理资源... } ``` #### 测试预测性能 最后,在实际应用环境中验证所生成TRT模型的表现至关重要。编写简单的测试脚本用于加载先前导出的`.trt`文件,并执行前向传播计算以评估其速度及准确性。确保整个流程顺畅无误后即可投入生产环境使用[^4]。
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