3步掌握TensorRTx推理加速：从权重转换到引擎部署全解析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorrtx 你是否还在为深度学习模型部署时的速度瓶颈发愁？TensorRTx提供了一种高效解决方案，通过将PyTorch等框架训练的模型转换为TensorRT引擎，实现推理速度的大幅提升。本文将带你从权重文件生成到推理引擎部署，完成模型加速的全过程，让你轻松掌握TensorRTx的核心使用方法。
一、权重转换：gen_wts.py的作用与使用
TensorRTx通过gen_wts.py脚本将PyTorch模型权重转换为TensorRT支持的.wts格式。以LeNet为例，该脚本读取PyTorch保存的.pth文件，提取权重参数并按特定格式写入文本文件。每个权重条目包含名称、数量和十六进制值，如：
conv1.weight 150 be40ee1b bd20bab8 ...
conv1.bias 6 bd327058 ...
各网络目录下均有对应实现，如：
- AlexNet: alexnet/alexnet.py
- YOLOv5: yolov5/gen_wts.py
执行转换命令：
python gen_wts.py --input model.pth --output model.wts
二、引擎构建：从.wts到.engine的编译过程
权重文件生成后，需通过C++代码构建TensorRT引擎。以LeNet为例，lenet/lenet.cpp实现了网络结构定义和引擎序列化。关键步骤包括：
- 网络定义：使用TensorRT API搭建与PyTorch对应的网络层，如卷积、激活、池化等
- 权重加载：解析.wts文件并绑定到网络层
- 引擎优化：设置最大工作空间、精度模式（FP32/FP16/INT8）等参数
- 序列化保存：将优化后的引擎保存为二进制文件
构建命令：
mkdir build && cd build
cmake ..
make
./lenet -s # 生成lenet5.engine
不同网络的实现位于各自目录，如：
- ResNet: resnet/
- YOLOv8: yolov8/yolov8_det.cpp
三、推理部署：.engine文件的加载与执行
生成.engine文件后，即可用于实际推理。以YOLOv5为例，yolov5/yolov5_det.cpp实现了完整的推理流程：
- 引擎反序列化：加载.engine文件重建执行上下文
- 输入预处理：图像Resize、归一化等操作（通过CUDA加速）
- 推理执行：使用CUDA流异步执行推理计算
- 后处理：解析输出并进行NMS（非极大值抑制）
- 结果可视化：绘制检测框并保存结果图像
推理命令：
./yolov5_det -d yolov5.engine ../images
YOLOv5推理效果示例： 
四、扩展与优化
多网络支持
TensorRTx覆盖主流深度学习网络，包括：
- 分类网络：AlexNet、EfficientNet
- 检测网络：YOLO系列、RetinaFace
- 分割网络：UNet、PSENet
性能优化
- 精度选择：通过修改CMakeLists.txt配置FP16/INT8量化
- 插件支持：自定义层实现（如DCNv2插件：centernet/dcnv2Plugin/）
- 多batch推理：调整maxBatchSize参数提升吞吐量
五、总结与资源
通过本文步骤，你已掌握TensorRTx的核心工作流程。更多高级用法可参考：
- 官方教程：tutorials/getting_started.md
- Docker部署：docker/tensorrtx-docker-compose.yml
- 性能测试：tutorials/measure_performance.md
建议收藏本指南，关注项目更新以获取更多网络支持和性能优化技巧。如有疑问，可在GitHub仓库提交issue或参与讨论。
提示：实际部署时需根据硬件环境调整CUDA、CUDNN和TensorRT版本，确保兼容性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
