TensorRT文档翻译

本文档翻译自TensorRT 3.8章节,详细解释如何实现TensorRT的自定义层,包括创建网络、配置、运行时实现和序列化等步骤,并通过SamplePlugin示例介绍自定义层的完整流程。

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1 首先声明,我也是刚开始研究这个TensorRT的自定义层,之前试了很多方法,下了官方例程,看不懂ORZ。然后也去找了一些别的资料,也没能复现。特别是把NVIDIA的官方例子face_recongnition,在本机上编译失败(ubuntu16.04+gtx1060(pascal架构)),可能是因为我没有装OpenGL还有没有配置好tensorRT,但是在jetson tx1上面却是可以的0.0。

2 其次我翻译的是tensorRT3里面的TensorRT-3-User-Guide.pdf里面关于自定义层的说明,也就是3.8章节

正文

3.8. SamplePlugin - Implementing A Custom Layer
这个例子示范了怎么给tensorRT添加一个自定义层。它用直接调用cuda基础线性代数库来代替原来MNIST例子中的最后的全连接层


3.8.1关键概念
这里的关键概念为了解释以下两点:
1如何去创建自定义层
2如何去整合自定义层到NvCaffeParser然后把它输入到执行文件中


3.8.2实现plugin接口
tensorRT每个阶段(网络创建,建立,序列化,执行)需要在plugin API中实现的方法。下面回顾以下各个阶段的相关方法。


当创建网络的时候:
当网络构建的时候这些方法被调用,如果层的输出size或者任何随后的层需要通过一个ITensor::getDimensions()的调用。另外这个方法将被调用当建立者(builder)运行时。
‣ getNbOutputs()
‣ getOutputDimensions()


builder的话:


‣ configure()
‣ getWorkspaceSize()


在runtime:


‣ initialize() when an engine context is constructed
‣ enqueue() at inference time
‣ terminate() when an engine context is destroyed


For serialization(怎么翻译???序列化阶段?):


‣ getSerializationSize()
‣ serialize()


3.8.3定义网络
当在定义网络的时候,TensorRT需要去知道哪一层是输出层
/************************************************************************************************************************************************************/
*sample中给的维度没有batch size,用了相同的方法ITensor::getDimensions()去返回维度。举个栗子,一个典型的3维的卷积,维度被提供以{C,H,W}的形式(通道,高,宽),
*然后返回值也应该是{C,H,W}的格式
/************************************************************************************************************************************************************/


下面的方法提供了层的输出
int getNbOutputs() const override
{
return 1;
}


getOutputDimensions函数有三个参数,输出指针,输入维度和输出的数量。后面两个参数早就被TensorRT内部计算好了,所以你要做的是计算输出的维度基于输入维度和指针数量。


Dims getOutputDimensions(int index, const Dims* inputDims, int nbInputDims) override//override是什么鬼0.0,我学的是假的c++吧
{

<think>好的,用户想了解TensorRT的主要功能和应用场景。首先,我需要回忆一下TensorRT的基本信息。TensorRT是NVIDIA推出的高性能深度学习推理优化器和运行时库,主要用于加速模型的推理过程。 接下来,我应该分点说明其主要功能。首先,模型优化,包括层融合、精度校准、内核自动调整等。层融合可以减少计算和内存开销,比如将卷积、激活和池化层合并。精度校准方面,支持FP16和INT8量化,在保持精度的同时提升速度。内核自动调整则是根据硬件选择最优的计算方式。 然后是推理加速,TensorRT优化后的模型在GPU上运行更快,适用于实时应用,比如图像识别或视频处理。这里可以提到减少延迟和提高吞吐量。 动态形状支持也是一个重要功能,允许处理不同尺寸的输入,适用于可变分辨率或批处理大小的情况。应用场景如自然语言处理中的变长序列。 跨平台部署方面,支持多种框架转换,比如将PyTorch或TensorFlow模型导出为ONNX,再通过TensorRT优化。同时支持多种部署环境,如嵌入式设备Jetson系列或云服务器。 应用场景方面,计算机视觉中的目标检测、图像分类,自然语言处理中的机器翻译、文本生成,自动驾驶中的实时感知系统,以及视频分析中的实时处理都是典型例子。 需要确保回答结构清晰,分点列出功能和应用场景,并引用提供的资料。用户之前的引用提到Plugin接口和官方文档,可以适当融入。例如,在模型优化部分提到插件机制,引用[2]关于Plugin接口的内容。同时,官方文档和实践指南作为参考,引用[1]。 最后生成相关问题,考虑用户可能的后续问题,比如与其他推理引擎对比、优化效果量化、INT8量化实现、动态形状处理等。确保问题相关且有深度,帮助用户进一步探索。</think>### TensorRT 主要功能与用途解析 TensorRT 是 NVIDIA 推出的高性能**深度学习推理优化器**和运行时库,专为加速神经网络推理任务设计。以下从核心功能和应用场景两方面详细说明: --- #### 一、核心功能 1. **模型优化与压缩** - **层融合**:将多个连续层(如卷积+激活+池化)合并为单一计算单元,减少计算与内存开销[^2] - **精度校准**:支持 FP16/INT8 量化,在保持模型精度的同时提升推理速度 - **内核自动调整**:根据 GPU 硬件架构自动选择最优计算内核 - 示例优化效果:ResNet-50 推理速度可提升 5-10 倍[^1] 2. **推理加速** - 通过优化内存布局和并行计算策略,最大化 GPU 利用率 - 支持动态批处理(Dynamic Batching),显著提高吞吐量 3. **动态形状支持** - 允许输入张量在不同维度上动态调整,适用于自然语言处理等变长输入场景 4. **跨平台部署** - 支持 ONNX、TensorFlow、PyTorch 等框架的模型转换 - 可部署于 Jetson 嵌入式设备、数据中心 GPU 等多种硬件平台[^1] --- #### 二、典型应用场景 | 领域 | 具体应用 | TensorRT 优势 | |---------------|-----------------------------------|-----------------------------------| | 计算机视觉 | 实时目标检测、图像分类 | 低延迟推理(<10ms) | | 自然语言处理 | 机器翻译、对话系统 | 动态序列长度支持 | | 自动驾驶 | 感知系统(障碍物识别) | 高吞吐量(多传感器并行处理) | | 视频分析 | 实时视频内容理解 | 优化内存占用(适用于长序列处理) | --- #### 三、技术实现示例 ```python # TensorRT 典型使用流程 import tensorrt as trt # 1. 创建构建器 builder = trt.Builder(TRT_LOGGER) # 2. 构建优化网络 network = builder.create_network() parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) parser.parse_from_file("model.onnx") # 3. 配置优化参数 config = builder.create_builder_config() config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) # 启用FP16量化 # 4. 生成推理引擎 engine = builder.build_engine(network, config) ``` ---
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