使用Paddle-TensorRT库预测¶

NVIDIA TensorRT 是一个高性能的深度学习预测库，可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。PaddlePaddle 采用子图的形式对TensorRT进行了集成，即我们可以使用该模块来提升Paddle模型的预测性能。在这篇文章中，我们会介绍如何使用Paddle-TRT子图加速预测。

概述¶

当模型加载后，神经网络可以表示为由变量和运算节点组成的计算图。如果我们打开TRT子图模式，在图分析阶段，Paddle会对模型图进行分析同时发现图中可以使用TensorRT优化的子图，并使用TensorRT节点替换它们。在模型的推断期间，如果遇到TensorRT节点，Paddle会调用TensorRT库对该节点进行优化，其他的节点调用Paddle的原生实现。TensorRT除了有常见的OP融合以及显存/内存优化外，还针对性的对OP进行了优化加速实现，降低预测延迟，提升推理吞吐。

目前Paddle-TRT支持静态shape模式以及/动态shape模式。在静态shape模式下支持图像分类，分割，检测模型，同时也支持Fp16， Int8的预测加速。在动态shape模式下，除了对动态shape的图像模型（FCN， Faster rcnn）支持外，同时也对NLP的Bert/Ernie模型也进行了支持。

Paddle-TRT的现有能力：

1）静态shape：

支持模型：

分类模型	检测模型	分割模型
Mobilenetv1	yolov3	ICNET
Resnet50	SSD	UNet
Vgg16	Mask-rcnn	FCN
Resnext	Faster-rcnn
AlexNet	Cascade-rcnn
Se-ResNext	Retinanet
GoogLeNet	Mobilenet-SSD
DPN

Fp16:

Calib Int8:

优化信息序列化:

加载PaddleSlim Int8模型:

2）动态shape：

支持模型：

图像	NLP
FCN	Bert
Faster_RCNN	Ernie

Fp16:

Calib Int8:

优化信息序列化:

加载PaddleSlim Int8模型:

Note:

从源码编译时，TensorRT预测库目前仅支持使用GPU编译，且需要设置编译选项TENSORRT_ROOT为TensorRT所在的路径。
Windows支持需要TensorRT 版本5.0以上。
使用Paddle-TRT的动态shape输入功能要求TRT的版本在6.0以上。

一：环境准备¶

使用Paddle-TRT功能，我们需要准备带TRT的Paddle运行环境，我们提供了以下几种方式：

1）linux下通过pip安装

# 该whl包依赖cuda10.1， cudnnv7.6， tensorrt6.0 的lib， 需自行下载安装并设置lib路径到LD_LIBRARY_PATH中
wget https://paddle-inference-dist.bj.bcebos.com/libs/paddlepaddle_gpu-1.8.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
pip install -U paddlepaddle_gpu-1.8.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl

如果您想在Nvidia Jetson平台上使用，请点击此链接下载whl包，然后通过pip 安装。

2）使用docker镜像

# 拉取镜像，该镜像预装Paddle 1.8 Python环境，并包含c++的预编译库，lib存放在主目录～/ 下。
docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.8.0-gpu-cuda10.0-cudnn7-trt6

export CUDA_SO="$(\ls /usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo '-v {}:{}') $(\ls /usr/lib64/libnvidia* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')"
export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}')
export NVIDIA_SMI="-v /usr/bin/nvidia-smi:/usr/bin/nvidia-smi"

docker run $CUDA_SO $DEVICES $NVIDIA_SMI --name trt_open --privileged --security-opt seccomp=unconfined --net=host -v $PWD:/paddle -it hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.8.0-gpu-cuda10.0-cudnn7-trt6 /bin/bash

3）手动编译编译的方式请参照编译文档

Note1： cmake 期间请设置 TENSORRT_ROOT （即TRT lib的路径）， WITH_PYTHON （是否产出python whl包，设置为ON）选项。

Note2: 编译期间会出现TensorRT相关的错误。

需要手动在 NvInfer.h (trt5) 或 NvInferRuntime.h (trt6) 文件中为 class IPluginFactory 和 class IGpuAllocator 分别添加虚析构函数：

virtual ~IPluginFactory() {};
virtual ~IGpuAllocator() {};

需要将 NvInferRuntime.h (trt6)中的 protected: ~IOptimizationProfile() noexcept = default;

改为

virtual ~IOptimizationProfile() noexcept = default;

二：API使用介绍¶

在使用流程一节中，我们了解到Paddle Inference预测包含了以下几个方面：

配置推理选项
创建predictor
准备模型输入
模型推理
获取模型输出

使用Paddle-TRT 也是遵照这样的流程。我们先用一个简单的例子来介绍这一流程（我们假设您已经对Paddle Inference有一定的了解，如果您刚接触Paddle Inference，请访问这里对Paddle Inference有个初步认识。）：

import numpy as np
from paddle.fluid.core import AnalysisConfig
from paddle.fluid.core import create_paddle_predictor

def create_predictor():
        # config = AnalysisConfig("")
        config = AnalysisConfig("./resnet50/model", "./resnet50/params")
        config.switch_use_feed_fetch_ops(False)
        config.enable_memory_optim()
        config.enable_use_gpu(1000, 0)

        # 打开TensorRT。此接口的详细介绍请见下文
        config.enable_tensorrt_engine(workspace_size = 1<<30,
                max_batch_size=1, min_subgraph_size=5,
                precision_mode=AnalysisConfig.Precision.Float32,
                use_static=False, use_calib_mode=False)

        predictor = create_paddle_predictor(config)
        return predictor

def run(predictor, img):
        # 准备输入
        input_names = predictor.get_input_names()
        for i,  name in enumerate(input_names):
                input_tensor = predictor.get_input_tensor(name)
                input_tensor.reshape(img[i].shape)
                input_tensor.copy_from_cpu(img[i].copy())
        # 预测
        predictor.zero_copy_run()
        results = []
        # 获取输出
        output_names = predictor.get_output_names()
        for i, name in enumerate(output_names):
                output_tensor = predictor.get_output_tensor(name)
                output_data = output_tensor.copy_to_cpu()
                results.append(output_data)
        return results

        if __name__ == '__main__':
                pred = create_predictor()
                img = np.ones((1, 3, 224, 224)).astype(np.float32)
                result = run(pred, [img])
                print ("class index: ", np.argmax(result[0][0]))

通过例子我们可以看出，我们通过 enable_tensorrt_engine 接口来打开TensorRT选项的。

config.enable_tensorrt_engine(
        workspace_size = 1<<30,
        max_batch_size=1, min_subgraph_size=5,
        precision_mode=AnalysisConfig.Precision.Float32,
        use_static=False, use_calib_mode=False)

接下来让我们看下该接口中各个参数的作用:

workspace_size，类型：int，默认值为1 << 30 （1G）。指定TensorRT使用的工作空间大小，TensorRT会在该大小限制下筛选最优的kernel执行预测运算。
max_batch_size，类型：int，默认值为1。需要提前设置最大的batch大小，运行时batch大小不得超过此限定值。
min_subgraph_size，类型：int，默认值为3。Paddle-TRT是以子图的形式运行，为了避免性能损失，当子图内部节点个数大于 min_subgraph_size 的时候，才会使用Paddle-TRT运行。
precision_mode，类型：AnalysisConfig.Precision, 默认值为 AnalysisConfig.Precision.Float32。指定使用TRT的精度，支持FP32（Float32），FP16（Half），Int8（Int8）。若需要使用Paddle-TRT int8离线量化校准，需设定precision为 AnalysisConfig.Precision.Int8 , 且设置 use_calib_mode 为True。
use_static，类型：bool, 默认值为False。如果指定为True，在初次运行程序的时候会将TRT的优化信息进行序列化到磁盘上，下次运行时直接加载优化的序列化信息而不需要重新生成。
use_calib_mode，类型：bool, 默认值为False。若要运行Paddle-TRT int8离线量化校准，需要将此选项设置为True。

Int8量化预测¶

神经网络的参数在一定程度上是冗余的，在很多任务上，我们可以在保证模型精度的前提下，将Float32的模型转换成Int8的模型，从而达到减小计算量降低运算耗时、降低计算内存、降低模型大小的目的。使用Int8量化预测的流程可以分为两步：1）产出量化模型；2）加载量化模型进行Int8预测。下面我们对使用Paddle-TRT进行Int8量化预测的完整流程进行详细介绍。

1. 产出量化模型

目前，我们支持通过两种方式产出量化模型：

使用TensorRT自带Int8离线量化校准功能。校准即基于训练好的FP32模型和少量校准数据（如500～1000张图片）生成校准表（Calibration table），预测时，加载FP32模型和此校准表即可使用Int8精度预测。生成校准表的方法如下：

指定TensorRT配置时，将 precision_mode 设置为 AnalysisConfig.Precision.Int8 并且设置 use_calib_mode 为 True。
config.enable_tensorrt_engine(
  workspace_size=1<<30,
  max_batch_size=1, min_subgraph_size=5,
  precision_mode=AnalysisConfig.Precision.Int8,
  use_static=False, use_calib_mode=True)
准备500张左右的真实输入数据，在上述配置下，运行模型。（Paddle-TRT会统计模型中每个tensor值的范围信息，并将其记录到校准表中，运行结束后，会将校准表写入模型目录下的 _opt_cache 目录中）
如果想要了解使用TensorRT自带Int8离线量化校准功能生成校准表的完整代码，请参考这里的demo。

使用模型压缩工具库PaddleSlim产出量化模型。PaddleSlim支持离线量化和在线量化功能，其中，离线量化与TensorRT离线量化校准原理相似；在线量化又称量化训练(Quantization Aware Training, QAT)，是基于较多数据（如>=5000张图片）对预训练模型进行重新训练，使用模拟量化的思想，在训练阶段更新权重，实现减小量化误差的方法。使用PaddleSlim产出量化模型可以参考文档：

离线量化快速开始教程

离线量化 API接口说明

离线量化 Demo

量化训练快速开始教程

量化训练 API接口说明

量化训练 Demo

离线量化的优点是无需重新训练，简单易用，但量化后精度可能受影响；量化训练的优点是模型精度受量化影响较小，但需要重新训练模型，使用门槛稍高。在实际使用中，我们推荐先使用TRT离线量化校准功能生成量化模型，若精度不能满足需求，再使用PaddleSlim产出量化模型。

2. 加载量化模型进行Int8预测

加载量化模型进行Int8预测，需要在指定TensorRT配置时，将 precision_mode 设置为 AnalysisConfig.Precision.Int8 。

若使用的量化模型为TRT离线量化校准产出的，需要将 use_calib_mode 设为 True ：
config.enable_tensorrt_engine(
  workspace_size=1<<30,
  max_batch_size=1, min_subgraph_size=5,
  precision_mode=AnalysisConfig.Precision.Int8,
  use_static=False, use_calib_mode=True)
完整demo请参考这里。

若使用的量化模型为PaddleSlim量化产出的，需要将 use_calib_mode 设为 False ：
config.enable_tensorrt_engine(
  workspace_size=1<<30,
  max_batch_size=1, min_subgraph_size=5,
  precision_mode=AnalysisConfig.Precision.Int8,
  use_static=False, use_calib_mode=False)
完整demo请参考这里。

运行Dynamic shape¶

从1.8 版本开始， Paddle对TRT子图进行了Dynamic shape的支持。使用接口如下：

config.enable_tensorrt_engine(
        workspace_size = 1<<30,
        max_batch_size=1, min_subgraph_size=5,
        precision_mode=AnalysisConfig.Precision.Float32,
        use_static=False, use_calib_mode=False)

min_input_shape = {"image":[1,3, 10, 10]}
max_input_shape = {"image":[1,3, 224, 224]}
opt_input_shape = {"image":[1,3, 100, 100]}

config.set_trt_dynamic_shape_info(min_input_shape, max_input_shape, opt_input_shape)

从上述使用方式来看，在 config.enable_tensorrt_engine 接口的基础上，新加了一个config.set_trt_dynamic_shape_info 的接口。

该接口用来设置模型输入的最小，最大，以及最优的输入shape。其中，最优的shape处于最小最大shape之间，在预测初始化期间，会根据opt shape对op选择最优的kernel。

调用了 config.set_trt_dynamic_shape_info 接口，预测器会运行TRT子图的动态输入模式，运行期间可以接受最小，最大shape间的任意的shape的输入数据。

三：测试样例¶

我们在github上提供了使用TRT子图预测的更多样例：

Python 样例请访问此处链接。
C++ 样例地址请访问此处链接。

四：Paddle-TRT子图运行原理¶

PaddlePaddle采用子图的形式对TensorRT进行集成，当模型加载后，神经网络可以表示为由变量和运算节点组成的计算图。Paddle TensorRT实现的功能是对整个图进行扫描，发现图中可以使用TensorRT优化的子图，并使用TensorRT节点替换它们。在模型的推断期间，如果遇到TensorRT节点，Paddle会调用TensorRT库对该节点进行优化，其他的节点调用Paddle的原生实现。TensorRT在推断期间能够进行Op的横向和纵向融合，过滤掉冗余的Op，并对特定平台下的特定的Op选择合适的kernel等进行优化，能够加快模型的预测速度。

下图使用一个简单的模型展示了这个过程：

原始网络

转换的网络

我们可以在原始模型网络中看到，绿色节点表示可以被TensorRT支持的节点，红色节点表示网络中的变量，黄色表示Paddle只能被Paddle原生实现执行的节点。那些在原始网络中的绿色节点被提取出来汇集成子图，并由一个TensorRT节点代替，成为转换后网络中的 block-25 节点。在网络运行过程中，如果遇到该节点，Paddle将调用TensorRT库来对其执行。