Mxnet模型转换ONNX,再用tensorrt执行前向运算
2021-05-02 08:26
标签:不能 cmake 找不到 成功 install party dev 环境变量 index 环境:ubuntu16.04 tensorrt版本:5.1.5.0 cuda版本:9.0 GPU:1080Ti Mxnet版本:1.3.1 cudnn:7.3.1 1、tensorrt安装: https://github.com/NVIDIA/TensorRT tensorrt的不同版本: https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download tensorrt python版的安装参考: https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/86077553 官网参考: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-install-guide/index.html 其实看官网安装tensorrt很简单 2、安装ONNX_TensorRT: 这里才是重点,由于mxnet模型不能直接在tensorrt上直接进行前向运算,所以需要先将mxnet模型转换为onnx模型,再用tensorrt对onnx模型进行前向运算,即模型转换:mxnet->onnx tensorrt使用onnx完成计算。 首先要安装ONNX_TensorRT,开始踩坑(真是太坑了!!) ONNX_TensorRT: 主要步骤看官方教程 https://github.com/onnx/onnx-tensorrt 第一个坑:cmake找不到cuda编译器。cmake3.15.1和3.11.1均无法找到cuda的编译器,最后安装的3.9.0成功找到编译器(期间改了无数遍环境变量各种折腾,就是找不到) 由于ONNX_TensorRT需要依赖protobuf和tensorrt,tensorrt前面已经装好了,现在安装protobuf: https://github.com/protocolbuffers/protobuf 源码安装和pypi两种都做了,原因是两者安装完以后cmake编译时均找不到protobuf,后来更改了third_party下的CMake.lists中233行 COMMAND ${ONNX_PROTOC_EXECUTABLE} ARGS ${PROTOC_ARGS}改为 COMMAND ${Protobuf_PROTOC_EXECUTABLE} ARGS ${PROTOC_ARGS} Protobuf_PROTOC_EXECUTABLE为定义好的环境变量名称来找到/usr/local/bin/protoc(这一步弄了两天终于编译过了) 第二个大坑: mxnet模型转换为onnx模型和tensorrt读取onnx模型并创建engine: mxnet在定义网络时(以下均为symbol情形)尽量将所有函数参数确定,不要用默认参数(及时它们相同),否则容易报错。 期间遇到的问题: 1、BatchNorm下attribute含有spatial,而onnx貌似不支持这一属性(本人也不太清楚spatial具体作用),在转换时注掉spatial=0 2、tensorrt读取onnx模型时发现不支持3d卷积操作,tensorrt支持的onnx operator: https://github.com/onnx/onnx-tensorrt/blob/master/operators.md 3、源码安装的mxnet(1.3)版本转换onnx时deconv不支持,到 https://github.com/apache/incubator-mxnet/tree/fd34dc5f847192dfd522555afdf13be1eb67b72b/python/mxnet/contrib/onnx 下替换文件。 4、tensorrt调用onnx model时maxpool报错,暂不支持ospet10版本的maxpool。有些操作可以通过转换版本实现,转换版本方法: https://github.com/onnx/onnx/blob/master/onnx/version_converter.py 最后是onnx安装: pypi安装即可: pip3 install onnx Mxnet模型转换ONNX,再用tensorrt执行前向运算 标签:不能 cmake 找不到 成功 install party dev 环境变量 index 原文地址:https://www.cnblogs.com/cloudrivers/p/12129681.html
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