Pytorch-Model-to-TensorRT 项目使用指南

Pytorch-Model-to-TensorRT 项目使用指南

1. 项目的目录结构及介绍

Pytorch-Model-to-TensorRT/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── src/
│   ├── converter.py
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── config/
│   ├── default.yaml
│   └── production.yaml
└── tests/
    ├── test_converter.py
    └── test_model.py

• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用方法。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了运行项目所需的Python包。
• setup.py: 项目安装脚本，用于安装项目及其依赖。
• src/: 源代码目录，包含项目的主要功能实现。
  • converter.py: 模型转换的核心代码，负责将PyTorch模型转换为TensorRT模型。
  • model.py: 定义了项目中使用的PyTorch模型。
  • utils.py: 包含一些辅助函数和工具类。
• config/: 配置文件目录，包含项目的配置文件。
  • default.yaml: 默认配置文件，包含项目的默认设置。
  • production.yaml: 生产环境配置文件，用于生产环境中的配置。
• tests/: 测试代码目录，包含项目的单元测试。
  • test_converter.py: 针对模型转换功能的单元测试。
  • test_model.py: 针对模型定义的单元测试。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 src/ 目录下的 converter.py。该文件包含了模型转换的主要逻辑，具体功能如下：

• 模型加载: 从指定的路径加载预训练的PyTorch模型。
• 模型转换: 使用TensorRT将PyTorch模型转换为TensorRT模型。
• 模型保存: 将转换后的TensorRT模型保存到指定路径。

启动文件的使用方法如下：

python src/converter.py --model_path /path/to/pytorch_model.pth --output_path /path/to/save/tensorrt_model.trt

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下，包含 default.yaml 和 production.yaml 两个文件。

• default.yaml: 默认配置文件，包含项目的默认设置，如模型路径、输出路径等。
• production.yaml: 生产环境配置文件，用于生产环境中的配置，可以根据实际需求进行调整。

配置文件的使用方法如下：

import yaml

with open('config/default.yaml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

model_path = config['model_path']
output_path = config['output_path']

通过读取配置文件，可以方便地调整项目的运行参数，而无需修改代码。