什么是TensorRT

一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如 caffe，TensorFlow 等。由于训练的网络模型可能会很大（比如，inception，resnet 等），参数很多，而且部署端的机器性能存在差异，就会导致推理速度慢，延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的，比如自动驾驶要求实时目标检测，目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度，出现了很多轻量级神经网络，比如 squeezenet，mobilenet，shufflenet 等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构，然后用这些改造过的模型重新训练，再重新部署。

而 TensorRT 则是对训练好的模型进行优化。 TensorRT 就只是推理优化器。当你的网络训练完之后，可以将训练模型文件直接丢进 TensorRT中，而不再需要依赖深度学习框架（Caffe、TensorFlow 等）

TensorRT 概述

TensorRT 是由 Nvidia 发布的一个机器学习框架，用于在其硬件上运行机器学习推理。其能针对 Nvidia 系列硬件进行优化加速，实现最大程度的利用 GPU 资源，提升推理性能。在训练了神经网络之后，TensorRT 可以对网络进行压缩、优化以及运行时部署，并且没有框架的开销。

TensorRT 部署流程主要有以下五步：

训练模型
导出模型为 ONNX 格式
选择精度
转化成 TensorRT 模型
部署模型
主要难度在第二步、第四步和第五步。其中 ONNX 格式的导出和运行设备无关，可以在自己的电脑上导出，其他设备上使用。而第四步转化得到的 TensorRT 模型文件是和设备绑定的，在哪个设备上生成就只能在该设备使用。

一般来说，模型训练和导出 ONNX 都在服务器上进行，得到 ONNX 模型。TensorRT 模型转化和部署都是在实际设备上进行。这样的话实际设备不需要 PyTroch 环境，只需要配置好 TensorRT 环境即可。

一、 版本选择

TensorRT需要和CUDA、cuDNN 的版本对应

1.1、查看CUDA和cuDNN版本

可以通过如下命令查看自己的CUDA和cuDNN版本

# 查看CUDA版本
nvcc -V

# 查看cuDNN版本
whereis cudnn_version.h   # 找到 cudnn_version.h 文件路径
cat Path/cudnn_version.h  | grep CUDNN_MAJOR -A 2

下图 cudnn的版本就是：8.9.6

1.2、选择合适的 TensorRT版本

去官网： Documentation Archives :: NVIDIA Deep Learning TensorRT Documentation 查询自己的环境能使用的版本

如下图， 首先选择相应的 TensorRT 版本---> 进入后选择 Support Matrix 查看版本对应情况，最后选择自己合适的版本安装

二、下载TensorRT

去官网： Log in | NVIDIA Developer  下载所需要的版本，如图所示，有 TAR、DEB、RPM三种不同的下载包。本文主要介绍 TAR 包的安装方式，其他两种没有测试过，可以看官网的安装教程。

TAR 包安装可以自行选择安装位置

三、安装TensorRT

在1.2节中类似，选择相应的 TensorRT 版本---> 选择：Installation Guide  ， 找到相应的安装流程，因为下载的是TAR， 所以找到TAR 包得安装方法：

安装流程整理如下：

3.1、下载后解压

解压后得到TensorRT-8.6.1.6文件夹 TensorRT-8.6.1.6

tar -xzvf TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.tar.gz

3.2、添加环境变量

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/your_path/TensorRT-8.6.1.6/lib

# 重新加载环境变量
source ~/.bashrc

3.3、安装python版：

到 TensorRT-8.6.1.6/python 目录下,安装TensorRT， 根据自己的python版本选择

cd /Path/to/TensorRT-8.6.1.6/python
python3 -m pip install tensorrt-*-cp3x-none-linux_x86_64.whl

其中 * 在这里是tensor版本号， cp3x根据自己的python选择

3.4、安装UFF，支持tensorflow模型转化

cd /Path/to/TensorRT-8.6.1.6/uff
python3 -m pip install uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl

3.5、安装graphsurgeon，支持自定义结构

cd /Path/to/TensorRT-8.6.1.6/graphsurgeon
pip install graphsurgeon-0.4.6-py2.py3-none-any.whl

3.6、防止转换时候找不到相应的库

为了避免其它软件找不到 TensorRT 的库，建议把 TensorRT 的库和头文件添加到系统路径下

复制到系统目录, 进入TensorRT路径下

sudo cp -r ./lib/* /usr/lib
sudo cp -r ./include/* /usr/include

3.7、测试一下. 进入Python

import tensorrt as trt
print(trt.__version__)

历程测试

cd /Path/to/TensorRT-8.6.1.6/samples/sampleOnnxMNIST/
make -j8
cd ../../bin
./sample_onnx_mnist

如下图

四、ONNX转换成TensorRT engine

使用命令行工具trtexec转换成TensorRT engine 或者 trt，只是后缀不同

进入到TensorRT-8.6.1.6/bin  目录下

./trtexec --onnx=path/model.onnx --saveEngine=path/resnet_engine_intro.trt  --explicitBatch
# 参数解释
--maxBatch：设置一个最大batchsize上限，用于输入的batchsize不确定情况下
--explicitBatch：根据onnx模型后结构自动推导出明确的batchsize
--fp16：是否使用fp16

注意保存engine的时候不要保存在bin下面 可能会报错的 保存引擎错误

有的时候转engine的时候回报错

onnx2trt_utils.cpp:220: Your ONNX model has been generated with INT64
weights, while TensorRT does not natively support INT64. Attempting to
cast down to INT32.

是因为你的onnx是INT64权重生成的，而tensorrt是支持INT32 的所有要将onnx转为更简单的模型。需要用到 onnx-simplifier 使用 pip install onnx-simplifier 就能直接安装了
安装完毕后就可以转了 python -m onnxsim .\flame.onnx .\flame_sim.onnx

推理库：

GitHub - shouxieai/tensorRT_Pro: C++ library based on tensorrt integration

该仓库也包含了 TensorRT Python 模型推理的源码。 对于 YOLO C++ 部署只需要下载文件夹 tensorRT_Pro/example-simple_yolo/即可。

该开源项目有以下优点

依赖少：仅依赖官方的 TensorRT 和 OpenCV
文件少：只有 simple_yolo.hpp 和 simple_yolo.cu 两个文件
使用方便：包含了ONNX 模型转 TRT 引擎，图像输入的预处理和后处理，集成了 NMS 非极大抑制算法，且封装简单，易于使用。
该仓库非常简单易用，根据其 ReadMe 文件操作即可。

实际使用，只需要修改下src/main文件主函数的参数

具体参考这篇文章后半部分，后续再来补充

TensorRT安装及使用教程（ubuntu系统部署yolov7）_ubuntu tensorrt-CSDN博客