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教程 9: ONNX 到 TensorRT 的模型转换（实验性支持）

尝试使用新的 MMDeploy 来部署你的模型

• 教程 9: ONNX 到 TensorRT 的模型转换（实验性支持）
  • 如何将模型从 ONNX 转换为 TensorRT
    • 先决条件
    • 用法
  • 如何评估导出的模型
  • 支持转换为 TensorRT 的模型列表
  • 提醒
  • 常见问题

如何将模型从 ONNX 转换为 TensorRT

先决条件

1. 请参考 get_started.md 从源码安装 MMCV 和 MMDetection。
2. 请参考 ONNXRuntime in mmcv 和 TensorRT plugin in mmcv 安装支持 ONNXRuntime 自定义操作和 TensorRT 插件的 mmcv-full。
3. 使用工具 pytorch2onnx 将模型从 PyTorch 转换为 ONNX。

用法

python tools/deployment/onnx2tensorrt.py \
    ${CONFIG} \
    ${MODEL} \
    --trt-file ${TRT_FILE} \
    --input-img ${INPUT_IMAGE_PATH} \
    --shape ${INPUT_IMAGE_SHAPE} \
    --min-shape ${MIN_IMAGE_SHAPE} \
    --max-shape ${MAX_IMAGE_SHAPE} \
    --workspace-size {WORKSPACE_SIZE} \
    --show \
    --verify \

所有参数的说明：

• config: 模型配置文件的路径。
• model: ONNX 模型文件的路径。
• --trt-file: 输出 TensorRT 引擎文件的路径。如果未指定，它将被设置为 tmp.trt。
• --input-img: 用于追踪和转换的输入图像的路径。默认情况下，它将设置为 demo/demo.jpg。
• --shape: 模型输入的高度和宽度。如果未指定，它将设置为 400 600。
• --min-shape: 模型输入的最小高度和宽度。如果未指定，它将被设置为与 --shape 相同。
• --max-shape: 模型输入的最大高度和宽度。如果未指定，它将被设置为与 --shape 相同。
• --workspace-size: 构建 TensorRT 引擎所需的 GPU 工作空间大小（以 GiB 为单位）。如果未指定，它将设置为 1 GiB。
• --show: 确定是否显示模型的输出。如果未指定，它将设置为 False。
• --verify: 确定是否在 ONNXRuntime 和 TensorRT 之间验证模型的正确性。如果未指定，它将设置为 False。
• --verbose: 确定是否打印日志消息。它对调试很有用。如果未指定，它将设置为 False。

例子:

python tools/deployment/onnx2tensorrt.py \
    configs/retinanet/retinanet_r50_fpn_1x_coco.py \
    checkpoints/retinanet_r50_fpn_1x_coco.onnx \
    --trt-file checkpoints/retinanet_r50_fpn_1x_coco.trt \
    --input-img demo/demo.jpg \
    --shape 400 600 \
    --show \
    --verify \

如何评估导出的模型

我们准备了一个工具 tools/deplopyment/test.py 来评估 TensorRT 模型。

请参阅以下链接以获取更多信息。

• 如何评估导出的模型
• 结果和模型

支持转换为 TensorRT 的模型列表

下表列出了确定可转换为 TensorRT 的模型。

Model	Config	Dynamic Shape	Batch Inference	Note
SSD	configs/ssd/ssd300_coco.py	Y	Y
FSAF	configs/fsaf/fsaf_r50_fpn_1x_coco.py	Y	Y
FCOS	configs/fcos/fcos_r50_caffe_fpn_4x4_1x_coco.py	Y	Y
YOLOv3	configs/yolo/yolov3_d53_mstrain-608_273e_coco.py	Y	Y
RetinaNet	configs/retinanet/retinanet_r50_fpn_1x_coco.py	Y	Y
Faster R-CNN	configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py	Y	Y
Cascade R-CNN	configs/cascade_rcnn/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py	Y	Y
Mask R-CNN	configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py	Y	Y
Cascade Mask R-CNN	configs/cascade_rcnn/cascade_mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py	Y	Y
PointRend	configs/point_rend/point_rend_r50_caffe_fpn_mstrain_1x_coco.py	Y	Y

注意:

• 以上所有模型通过 Pytorch==1.6.0, onnx==1.7.0 与 TensorRT-7.2.1.6.Ubuntu-16.04.x86_64-gnu.cuda-10.2.cudnn8.0 测试

提醒

• 如果您在上面列出的模型中遇到任何问题，请创建 issue，我们会尽快处理。对于未包含在列表中的模型，由于资源有限，我们可能无法在此提供太多帮助。请尝试深入挖掘并自行调试。
• 由于此功能是实验性的，并且可能会快速更改，因此请始终尝试使用最新的 mmcv 和 mmdetecion。

常见问题

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