TensorRT python接口搭建常用技巧

Posted 2022-12-12 帅的发光发亮

PyTorch的Batch Normalization

PyTorch提供的BN层的定义，位于torch.nn.BatchNorm2d，公式已经在注释中说明，或者直接看文档也行：

                                                                       
 

简单地，是batch的均值，是batch的方差,为了防止除0，对应batch学习得到的权重，就是偏置。在PyTorch中相对应的，对于任意一个in层，它会有如下的结构：

weights  = torch.load(your_model_dict_state_path)
in_gamma = weights['in.weight'].numpy()        # in gamma
in_beta  = weights['in.bias'].numpy()          # in beta
in_mean  = weights['in.running_mean'].numpy()  # in mean
in_var   = weights['in.running_var'].numpy()   # in var sqrt

上面的weights可以由torch.load()得到，而in就是你自己定义的BN层。

 

TRT API实现

       既然已经知道了BN的公式，那就按照公式实现就可以了。这里因为输入x是卷积后的结果，一般是个4维矩阵层中的乘法是对4维矩阵按通道数进行矩阵乘法，因此需要使用TRT API提供的IScaleLayer。官方文档中提到，使用构建，这样做太复杂，不推荐。

 

IScaleLayer的文档见链接，它提供操作，并且有三种模式，我们需要的就是trt.ScaleMode.CHANNEL。代码如下：

import tensorrt as trt

weights  = torch.load(your_model_dict_state_path)
in_gamma = weights['in.weight'].numpy()        # in gamma
in_beta  = weights['in.bias'].numpy()          # in beta
in_mean  = weights['in.running_mean'].numpy()  # in mean
in_var   = weights['in.running_var'].numpy()   # in var sqrt
eps      = 1e-05
in_var   = np.sqrt(in_var + eps)

in_scale = in_gamma / in_var
in_shift = - in_mean / in_var * in_gamma + in_beta
in       = network.add_scale(input=last_layer.get_output(0), mode=trt.ScaleMode.CHANNEL, shift=in_shift, scale=in_scale)

此处，power未规定则默认为1。

 

fused Batch Normalization

进一步，实际上卷积层和BN层在推理过程中是可以融合在一起的，简单来讲，卷积层的过程为：

                                                                             
这里的替换掉BN公式的就可以得到：

                                              

当然这里也是矩阵操作。就是新的，就是新的了。

代码如下：

import tensorrt as trt

weights  = torch.load(your_model_dict_state_path)
conv_w   = weights['conv.weight'].numpy()      # conv weight
conv_b   = weights['conv.bias'].numpy()        # conv bias
in_gamma = weights['in.weight'].numpy()        # in gamma
in_beta  = weights['in.bias'].numpy()          # in beta
in_mean  = weights['in.running_mean'].numpy()  # in mean
in_var   = weights['in.running_var'].numpy()   # in var sqrt
eps      = 1e-05
in_var   = np.sqrt(in_var + eps)

fused_conv_w = conv_w * (in_gamma / in_var).reshape([conv_w.shape[0], 1, 1, 1])
fused_conv_b = (conv_b - in_mean) / in_var * in_gamma + in_beta
fused_conv   = network.add_convolution(input=last_layer.get_output(0), num_output_maps=your_conv_out, kernel_shape=(your_conv_kernel, your_conv_kernel), kernel=fused_conv_w, bias=fused_conv_b)
fused_conv.padding = (your_conv_pad, your_conv_pad)
fused_conv.stride  = (your_conv_stride, your_conv_stride)

           其中，conv是需要融合的卷积层，fused_conv是与in融合后的卷积层，你需要规定fused_conv与conv拥有相同的参数(padding, stride, kernel_shape, num_output_maps)。

 

hswish的TRT实现

参考PyTorch的hswish的实现：

class hswish(nn.Module):
    def forward(self, x):
        out = x * F.relu6(x + 3, inplace=True) / 6
        return out

那么relu6又是怎么实现的呢，参考relu6的公式：

                                                                

因此我们可以得到如下TRT的实现代码：

import tensorrt as trt

# x + 3
shape  = (1, ) * len(your_input_shape)
tensor = 3.0 * torch.ones(shape, dtype=trt.float32).cpu().numpy()
trt_3  = network.add_constant(shape, tensor)
tmp    = network.add_elementwise(last_layer.get_output(0), trt_3.get_output(0), trt.ElementWiseOperation.SUM)

# relu6(x + 3)
relu   = network.add_activation(input=tmp.get_output(0), type=trt.ActivationType.RELU)
shape  = (1, ) * len(your_input_shape)
tensor = 6.0 * torch.ones(shape, dtype=trt.float32).cpu().numpy()
trt_6  = network.add_constant(shape, tensor)
relu_6 = network.add_elementwise(relu.get_output(0), trt_6.get_output(0), trt.ElementWiseOperation.MIN)

# x * relu6(x + 3)
tmp    = network.add_elementwise(last_layer.get_output(0), tmp.get_output(0), trt.ElementWiseOperation.PROD)

# x * relu6(x + 3) / 6
out    = network.add_elementwise(tmp.get_output(0), trt_6.get_output(0), trt.ElementWiseOperation.DIV)