Python模型优化：使用ONNX和TensorRT对模型进行优化，提高推理速度。

Python 模型优化：使用 ONNX 和 TensorRT 加速推理

大家好，今天我们来聊聊如何利用 ONNX 和 TensorRT 这两大利器来优化 Python 模型，显著提升推理速度。在深度学习应用中，模型推理的速度至关重要，尤其是在实时性要求高的场景下，例如自动驾驶、视频分析等。一个经过优化的模型，能够以更低的延迟提供服务，从而改善用户体验，降低硬件成本。

本次讲座主要分为以下几个部分：

1. 模型优化背景与必要性： 为什么需要优化模型，以及优化带来的好处。
2. ONNX (Open Neural Network Exchange)： ONNX 的概念、作用，以及如何将 PyTorch 或 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式。
3. TensorRT： TensorRT 的概念、原理，以及如何利用 TensorRT 加速 ONNX 模型。
4. 实战案例： 以一个简单的 PyTorch 模型为例，演示如何使用 ONNX 和 TensorRT 进行优化。
5. 性能评估与分析： 如何评估优化后的模型性能，并分析影响性能的因素。
6. 高级优化技巧： 介绍一些更高级的模型优化技巧，例如量化、层融合等。

1. 模型优化背景与必要性

在深度学习模型的部署过程中，模型推理速度是一个非常重要的指标。一个“笨重”的模型，即使精度很高，也可能因为推理速度慢而无法满足实际应用的需求。以下是一些需要优化模型推理速度的常见场景：

• 实时应用：例如，在自动驾驶系统中，模型需要实时处理来自摄像头和传感器的信息，做出决策。如果模型推理速度慢，可能会导致安全问题。
• 移动设备：在移动设备上运行模型，需要考虑设备的计算能力和电池寿命。优化模型可以降低功耗，延长电池续航时间。
• 高并发请求：在高并发的服务器环境中，快速的模型推理速度可以支持更多的用户请求，降低服务器成本。

模型优化的目标是在保证模型精度不下降的前提下，尽可能地提高推理速度。常见的模型优化方法包括：

• 模型结构优化：例如，使用更轻量级的网络结构，如 MobileNet、ShuffleNet 等。
• 模型压缩：例如，剪枝、量化、蒸馏等。
• 硬件加速：利用 GPU、TPU 等硬件加速器来加速模型推理。
• 编译器优化：使用专门的编译器，如 TensorRT，对模型进行优化，使其更好地利用硬件资源。

ONNX 和 TensorRT 就是实现硬件加速和编译器优化的重要工具。

2. ONNX (Open Neural Network Exchange)

2.1 ONNX 简介

ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放的模型表示格式。它的目标是使不同深度学习框架之间可以互相转换模型。例如，你可以使用 PyTorch 训练一个模型，然后将其转换为 ONNX 格式，再导入到 TensorFlow 或其他框架中使用。

2.2 ONNX 的作用

ONNX 的主要作用是：

• 互操作性：允许在不同的深度学习框架之间共享模型。
• 硬件加速：许多硬件加速器，如 TensorRT、OpenVINO 等，都支持 ONNX 格式，可以直接加载 ONNX 模型进行推理。
• 简化部署：使用 ONNX 可以简化模型部署流程，减少对特定框架的依赖。

2.3 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式

PyTorch 提供了 torch.onnx.export 函数，可以将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。以下是一个简单的例子：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建一个模型实例
model = SimpleModel()

# 创建一个随机输入
dummy_input = torch.randn(1, 10)

# 指定 ONNX 文件的保存路径
onnx_path = "simple_model.onnx"

# 使用 torch.onnx.export 将模型转换为 ONNX 格式
torch.onnx.export(
    model,
    dummy_input,
    onnx_path,
    verbose=True,  # 打印导出过程的信息
    input_names=["input"],  # 输入张量的名称
    output_names=["output"],  # 输出张量的名称
    dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}}, # 允许动态batch size
    opset_version=11 #指定ONNX opset 版本
)

print(f"模型已成功转换为 ONNX 格式，保存到 {onnx_path}")

代码解释：

• torch.onnx.export 函数用于将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。
• model 是要转换的 PyTorch 模型实例。
• dummy_input 是一个随机输入，用于指定模型的输入形状。
• onnx_path 是 ONNX 文件的保存路径。
• verbose=True 会在控制台打印导出过程的信息，方便调试。
• input_names 和 output_names 分别指定输入和输出张量的名称，这些名称在后续使用 ONNX 模型时会用到。
• dynamic_axes 允许模型接受动态的 batch size。
• opset_version 指定 ONNX opset 版本，不同的版本支持不同的算子，需要根据硬件加速器的支持情况选择合适的版本。

2.4 将 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式

TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式可以使用 tf2onnx 工具。首先需要安装 tf2onnx：

pip install tf2onnx

然后，可以使用以下代码将 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式：

import tensorflow as tf
import tf2onnx

# 定义一个简单的 TensorFlow 模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(5, activation='relu', input_shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 创建一个随机输入
dummy_input = tf.random.normal((1, 10))

# 将 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式
onnx_model, _ = tf2onnx.convert.from_keras(model, input_signature=[tf.TensorSpec((None, 10), tf.float32)])

# 保存 ONNX 模型
with open("tensorflow_model.onnx", "wb") as f:
    f.write(onnx_model.SerializeToString())

print("TensorFlow模型已转换为ONNX格式，并保存为 tensorflow_model.onnx")

代码解释：

• tf2onnx.convert.from_keras 函数用于将 Keras 模型转换为 ONNX 格式。
• model 是要转换的 Keras 模型实例。
• input_signature 指定模型的输入形状和数据类型。
• onnx_model.SerializeToString() 将 ONNX 模型序列化为字符串，然后保存到文件中。

3. TensorRT

3.1 TensorRT 简介

TensorRT 是 NVIDIA 推出的一款高性能深度学习推理优化器和运行时引擎。它可以将深度学习模型转换为高度优化的运行时代码，从而显著提高推理速度。

3.2 TensorRT 的原理

TensorRT 通过以下方式优化模型推理速度：

• 层融合：将多个计算层合并成一个计算层，减少 Kernel Launch 的开销。
• 算子选择：根据硬件特性选择最优的算子实现。
• 精度校准：将模型权重和激活值量化到 INT8 或 FP16 精度，减少计算量和内存占用。
• 自动调优：根据硬件特性自动选择最优的优化策略。

3.3 使用 TensorRT 加速 ONNX 模型

使用 TensorRT 加速 ONNX 模型通常需要以下步骤：

1. 创建 TensorRT Builder：用于构建 TensorRT Engine。
2. 解析 ONNX 模型：将 ONNX 模型解析为 TensorRT 可以理解的格式。
3. 配置 Builder：设置优化选项，如精度模式、最大 Batch Size 等。
4. 构建 TensorRT Engine：根据配置构建 TensorRT Engine。
5. 序列化 Engine：将构建好的 Engine 序列化到文件，方便后续加载。
6. 加载 Engine：从文件加载序列化的 Engine。
7. 创建 Execution Context：用于执行推理。
8. 分配输入输出 Buffer：为输入输出张量分配内存空间。
9. 执行推理：将输入数据复制到输入 Buffer，执行推理，并将结果从输出 Buffer 复制到输出张量。

以下是一个使用 TensorRT 加速 ONNX 模型的例子：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np

# 定义日志记录器
TRT_LOGGER = trt.Logger()

class HostDeviceMem(object):
    def __init__(self, host_mem, device_mem):
        self.host = host_mem
        self.device = device_mem

    def __str__(self):
        return "Host:n" + str(self.host) + "nDevice:n" + str(self.device)

    def __repr__(self):
        return self.__str__()

# 分配输入输出内存
def allocate_buffers(engine, batch_size, data_type):
    inputs = []
    outputs = []
    bindings = []
    stream = cuda.Stream()
    for binding in engine:
        size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * batch_size
        host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype=trt.nptype(data_type))
        device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)
        inputs.append(HostDeviceMem(host_mem, device_mem)) if engine.binding_is_input(binding) else outputs.append(HostDeviceMem(host_mem, device_mem))
        bindings.append(int(device_mem))
    return inputs, outputs, bindings, stream

# 将数据从 Host 复制到 Device
def do_inference(context, bindings, inputs, outputs, stream, batch_size):
    [cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in inputs]
    context.execute_async(batch_size=batch_size, bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)
    [cuda.memcpy_dtoh_async(out.host, out.device, stream) for out in outputs]
    stream.synchronize()
    return [out.host for out in outputs]

def build_engine(onnx_file_path, engine_file_path="", fp16_mode=False, int8_mode=False, calibration_data=None):
    """构建 TensorRT Engine"""
    TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
    builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
    config = builder.create_builder_config()
    config.max_workspace_size = 1 << 30  # 1GiB
    # builder.max_workspace_size = (1 << 30)
    # Enable the flag to allow TensorRT to use FP16 precision
    if fp16_mode:
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
    if int8_mode:
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
        config.int8_calibrator = calibration_data # 必须提供校准数据

    explicit_batch = 1 << (int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)
    network = builder.create_network(explicit_batch)

    parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)

    with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
        parser.parse(model.read())

    if parser.num_errors > 0:
        for i in range(parser.num_errors):
            print(parser.get_error(i))
        return None

    print("构建 TensorRT Engine...")
    engine = builder.build_engine(network, config)
    if engine is None:
        print("构建 TensorRT Engine 失败!")
        return None
    print("构建 TensorRT Engine 成功!")

    # 保存 engine
    if engine_file_path != "":
        with open(engine_file_path, "wb") as f:
            f.write(engine.serialize())

    return engine

def load_engine(engine_file_path):
    """加载 TensorRT Engine"""
    TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
    with open(engine_file_path, "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
        engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
        return engine

if __name__ == "__main__":
    # ONNX 模型路径
    onnx_file_path = "simple_model.onnx"
    # TensorRT Engine 保存路径
    engine_file_path = "simple_model.trt"

    # 构建 TensorRT Engine (如果不存在)
    try:
        with open(engine_file_path, "rb") as f:
            pass
    except FileNotFoundError:
        engine = build_engine(onnx_file_path, engine_file_path, fp16_mode=False)

    # 加载 TensorRT Engine
    engine = load_engine(engine_file_path)

    # 创建 Execution Context
    context = engine.create_execution_context()

    # 分配输入输出 Buffer
    batch_size = 1
    data_type = trt.float32
    inputs, outputs, bindings, stream = allocate_buffers(engine, batch_size, data_type)

    # 创建随机输入数据
    input_data = np.random.randn(batch_size, 10).astype(np.float32)

    # 将输入数据复制到输入 Buffer
    np.copyto(inputs[0].host, input_data.ravel())

    # 执行推理
    output = do_inference(context, bindings, inputs, outputs, stream, batch_size)

    # 打印输出结果
    print("输出结果：", output[0])

代码解释：

• build_engine 函数用于构建 TensorRT Engine。
• load_engine 函数用于加载 TensorRT Engine。
• allocate_buffers 函数用于分配输入输出 Buffer。
• do_inference 函数用于执行推理。
• fp16_mode 和 int8_mode 分别用于启用 FP16 和 INT8 精度模式。
• calibration_data 用于 INT8 量化校准。

3.4 INT8 量化校准

INT8 量化是一种将模型权重和激活值量化到 INT8 精度，从而减少计算量和内存占用的技术。但是，直接将模型量化到 INT8 精度可能会导致精度下降。为了解决这个问题，需要进行量化校准。

量化校准的步骤如下：

1. 准备校准数据集：选择具有代表性的数据集作为校准数据集。
2. 运行校准器：使用校准数据集运行校准器，收集模型中每一层的激活值范围。
3. 生成校准表：根据收集到的激活值范围生成校准表。
4. 构建 INT8 Engine：使用校准表构建 INT8 Engine。

TensorRT 提供了一些内置的校准器，例如 EntropyCalibrator 和 MinMaxCalibrator。你也可以自定义校准器。

3.5 动态 Shape 支持

TensorRT 支持动态 Shape，允许模型接受不同大小的输入。在构建 TensorRT Engine 时，需要指定输入张量的 Shape 范围。

4. 实战案例

我们将以一个简单的 MNIST 手写数字识别模型为例，演示如何使用 ONNX 和 TensorRT 进行优化。

4.1 定义 MNIST 模型

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

# 加载 MNIST 数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

train_dataset = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

test_dataset = datasets.MNIST('./data', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)

# 创建模型实例
model = Net()

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.nll_loss(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

# 测试模型
def test(model, device, test_loader):
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            data, target = data.to(device), target.to(device)
            output = model(data)
            test_loss += F.nll_loss(output, target, reduction='sum').item() # sum up batch loss
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) # get the index of the max log-probability
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

    test_loss /= len(test_loader.dataset)

    print('nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)n'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
        100. * correct / len(test_loader.dataset)))

# 训练和测试模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
for epoch in range(1, 3):  # 训练 2 个 epoch
    train(model, device, train_loader, optimizer, epoch)
    test(model, device, test_loader)

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "mnist_model.pth")

4.2 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式

import torch
from Net import Net # 假设模型定义在 Net.py 文件中

# 加载模型
model = Net()
model.load_state_dict(torch.load("mnist_model.pth"))
model.eval()

# 创建一个随机输入
dummy_input = torch.randn(1, 1, 28, 28)

# 指定 ONNX 文件的保存路径
onnx_path = "mnist_model.onnx"

# 使用 torch.onnx.export 将模型转换为 ONNX 格式
torch.onnx.export(
    model,
    dummy_input,
    onnx_path,
    verbose=True,
    input_names=["input"],
    output_names=["output"],
    dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}},
    opset_version=11
)

print(f"模型已成功转换为 ONNX 格式，保存到 {onnx_path}")

4.3 使用 TensorRT 加速 ONNX 模型

参考前面 TensorRT 的例子，将 onnx_file_path 设置为 mnist_model.onnx，然后构建和加载 TensorRT Engine，执行推理。

5. 性能评估与分析

在完成模型优化后，需要对优化后的模型进行性能评估，以确定优化效果。常用的性能指标包括：

• 推理速度：每秒处理的图像数量 (FPS) 或处理一张图像所需的时间 (Latency)。
• 内存占用：模型在 GPU 或 CPU 上占用的内存大小。
• 精度：模型预测的准确率。

可以使用以下代码来评估模型的推理速度：

import time

# 加载 TensorRT Engine (或原始 PyTorch 模型)
# ...

# 创建随机输入数据
input_data = np.random.randn(batch_size, 1, 28, 28).astype(np.float32)

# 推理次数
num_iterations = 100

# 预热
for _ in range(10):
    # 执行推理
    # ...

# 计时
start_time = time.time()
for _ in range(num_iterations):
    # 执行推理
    # ...
end_time = time.time()

# 计算平均推理时间
average_time = (end_time - start_time) / num_iterations
print(f"平均推理时间：{average_time:.4f} 秒")

# 计算 FPS
fps = 1 / average_time
print(f"FPS：{fps:.2f}")

性能分析

影响模型推理速度的因素有很多，包括：

• 模型结构：更复杂的模型通常需要更长的推理时间。
• 硬件设备：GPU 比 CPU 更适合进行深度学习推理。
• Batch Size：增加 Batch Size 可以提高 GPU 的利用率，但也会增加延迟。
• 精度模式：FP16 和 INT8 精度模式可以减少计算量，但可能会导致精度下降。
• TensorRT 配置：合理的 TensorRT 配置可以显著提高推理速度。

6. 高级优化技巧

除了上述介绍的基本优化方法外，还有一些更高级的优化技巧可以进一步提高模型推理速度：

• 量化感知训练 (Quantization Aware Training)：在训练过程中模拟量化操作，使模型对量化误差更加鲁棒。
• 剪枝 (Pruning)：移除模型中不重要的连接或神经元，减少模型参数量和计算量。
• 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)：使用一个大型的教师模型来指导训练一个小型学生模型，使学生模型在保证精度的前提下，具有更快的推理速度。
• Custom Layer Plugin：对于 TensorRT 不支持的算子，可以自定义 Layer Plugin，实现硬件加速。

表格：不同优化方法的对比

优化方法	优点	缺点	适用场景
模型结构优化	简单易行，无需重新训练模型	可能导致精度下降	对精度要求不高，但对速度要求高的场景
量化	显著减少计算量和内存占用，提高推理速度	可能导致精度下降，需要进行校准或量化感知训练	对速度要求高，对精度有一定要求的场景
剪枝	减少模型参数量和计算量，提高推理速度	可能导致精度下降，需要仔细选择剪枝策略	对速度和模型大小都有要求的场景
知识蒸馏	在保证精度的前提下，提高推理速度	需要训练教师模型和学生模型，训练成本较高	需要一个小型但高性能的模型的场景
TensorRT	自动优化模型，提高推理速度	需要 NVIDIA GPU，对模型有一定的限制	需要在 NVIDIA GPU 上进行部署，对速度要求高的场景
Custom Plugin	对于 TensorRT 不支持的算子，可以自定义 Plugin，实现硬件加速	需要一定的编程能力，开发成本较高	模型中包含 TensorRT 不支持的算子，且需要对其进行硬件加速的场景

总结：模型优化带来更快速度与更低资源消耗

通过 ONNX 统一模型格式，我们可以利用 TensorRT 对模型进行深度优化，例如层融合和精度校准，从而实现更快的推理速度。 同时，根据实际场景选择合适的优化方法，并结合性能评估，可以达到最佳的优化效果，在部署模型时，兼顾速度与资源占用。