TensorRT教程19：最佳实践：网络性能的分析与优化

最佳实践：网络性能的分析与优化

Profier计时网络性能时采用同步推理

测量每一层的运行时间

// profile类，继承自 IProfiler
struct Profiler : public IProfiler
{
    typedef std::pair<std::string, float> Record;
    std::vector<Record> mProfile;

    // 将每一层的运行时间存放到 vector中
    virtual void reportLayerTime(const char* layerName, float ms)
    {
        // find_if找到第一个 r.first 与 layerName 相同的层，返回一个迭代器
        auto record = std::find_if(mProfile.begin(), mProfile.end(), [&](const Record& r){ return r.first == layerName; });
        // 如果是新的层就push_back进vector
        if (record == mProfile.end())
            mProfile.push_back(std::make_pair(layerName, ms));
        // 如果是vector中已有的层就直接累加时间，因为他是迭代1000次的，肯定会重复，所以要累加时间
        else
            record->second += ms;
    }

    // 打印各层的运行时间，打印时要除总的迭代次数
    void printLayerTimes()
    {
        float totalTime = 0;
        for (size_t i = 0; i < mProfile.size(); i++)
        {
            printf("%-40.40s %4.3fms\n", mProfile[i].first.c_str(), mProfile[i].second / TIMING_ITERATIONS);
            totalTime += mProfile[i].second;
        }
        printf("Time over all layers: %4.3f\n", totalTime / TIMING_ITERATIONS);
    }

} gProfiler;



//定义迭代次数
static const int TIMING_ITERATIONS = 1000;

// 设置profiler
context->setProfiler(&gProfiler);

// 初始化，将输入缓冲区归零 zero the input buffer ，目的是使用空数据运行推理以计时网络性能
CHECK(cudaMemset(buffers[inputIndex], 0, inputSize));

// Profiling不支持异步方式，只支持同步方式，因此要使用同步执行函数 execute() 
// 执行过程中，每一层都会调用 profiler 回调函数，存储执行时间
for (int i = 0; i < TIMING_ITERATIONS;i++)
    context->execute(batchSize, buffers);

// 打印各层的运行时间
gProfiler.printLayerTimes();