项目介绍
- 零代码：只需配置文件（json文件）和权重文件即可生成engin文件，实现trt部署。
- 自动化生成配置文件：由pt模型文件可以自动化生成json文件。
- 可视化网络：便于查验和原始网络（比如pytorch）的区别。
- debug教程：方便对比trt输出和pytorch模型输出的区别，从而方便定位部署上的问题。
编译运行
win/linux
统一使用cmake管理，**需要在CMakeLists手动修改 OpenCV_DIR TENSORRT_DIR **
编译命令：
mkdir build
cd build
cmake ..
// win下指定vs编译
// cmake .. -G "Visual Studio 15 2017 Win64"
make
// win下vs打开tensorrtF.sln编译运行运行
tensorrtF.exe [-e / -t] [jsonPath] [imgPath]
# -e 为生成eging模式
# -t 为测试模式
自动化生成json文件
debug教程
1： 首先在json文件中标记output层。
比如查看第一层卷积层的输出是否和pytorch相同，在第一层的json文件中加入output标志：
注意：
- outputBlobName可以有多个：但是要满足标记output的层的个数和outputBlobName个数相同。debug模式下建议只有一个。
- outputSize：debug模式下建议写1000，这样无需每次修改。
2 : 保存infer输出
engine前向时，在infer前向函数后添加代码，将结果保存到txt中：
std::ofstream ofile;
ofile.setf(std::ios::fixed, std::ios::floatfield);
ofile.precision(4);
ofile.open("trt_out.txt");
for (int i=0; i< 1000; ++i)
{
ofile << prob[i];
ofile << "\n";
//std::cout << prob[i] << std::endl;
}
ofile.close();3： 保存pytorch对应层的输出
在pytorch代码对应层的位置添加代码
import numpy as np
d = x.detach().cpu().numpy().flatten().reshape(-1,1) # x为要对比层的输出
np.savetxt("py_out.txt", d[:1000], fmt="%.4f")4： 对比
可人工对比，或者利用脚本对比：
import os
import numpy as np
def read_file(file):
data = []
with open(file, 'r') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
#print(line)
try:
data.append(float(line.strip()))
except ValueError:
print(line)
return data
def compare_txt(file1, file2， delta=0.001):
data1 = read_file(file1)
data2 = read_file(file2)
assert len(data1)==len(data2)
diff_count = 0
for i in range(len(data1)):
d1, d2 = data1[i], data2[i]
if abs(d1-d2) > delta:
#print("line %d:%f %f"%(i, d1, d2))
diff_count += 1
return diff_count, len(data1)
if __name__ =="__main__":
d1 = "trt_out.txt"
d2 = "py_out.txt"
diff_count, total_count = compare_txt(d1, d2)
print("error count %d"%diff_count)
print("total count %d"%total_count)Comming Soon
- json网络可视化
- 常见网络的json文件
欢迎各位同学PR模型配置(json文件)和新功能。 另外，请关注我的微信公众号（CV加速器），定期有直播讲解整个工程和集中回答问题。
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