onnx 模型导出为 trt 模型

linux 环境类似，本篇针对 Windows 环境

按照这篇文章配置一下 TensorRT 的环境：
TensorRT windows10 安装过程记录

方法一：代码转化

可以直接用TensorRT Python API 中的 onnx Parser 来读取然后序列化模型并保存

但是，在这个过程中，实际上已经进行了构建，或者直接说，就是 build 过程，所以要进行精度转换到TF32、FP32或者INT8，就要在保存之前搞定。

要进行转换之前，先看看你的平台是否支持对应的精度：

1. 要么根据你的显卡型号，在这里查看一下你的CUDA计算能力版本 —> CUDA计算能力表，然后更根据该版本，来查阅是否支持对应的精度 --> 硬件支持的精度模式
   举个例子，我是 GTX1650Ti的显卡：
   
   计算能力是7.5，然后查阅这个表格：
   
   可以看到，该版本的卡不支持 TF32 和 DLA

2. 要么，根据 该博客的 API 来创建一个 builder，然后用这仨API来看看是否支持对应的精度：

import tensorrt as trt
logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(logger)>>> builder.platform_has_fast_fp16
True>>> builder.platform_has_fast_int8
True>>> builder.platform_has_tf32
False

以上是GTX 1650Ti最后的精度支持情况

知道了精度支持情况，接下来，根据这篇博客的内容：Python API解析 的第一部分来进行转化即可

转化过程中，如何指定精度，可以参考这篇博客：
https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/125830788

稍微提示一下，如果你不知道 Config 对象在哪，他是在 builder 已经创建之后才实例化的：

config = builder.create_builder_config()

额，还是参考这篇Python API解析

用脚本转换和用 onnx2trt 转化，都有同一个问题：

[07/29/2022-16:50:05] [TRT] [E] 4: [network.cpp::validate::2965] Error Code 4: Internal Error (Network has dynamic or shape inputs, but no optimization profile has been defined.)
[07/29/2022-16:50:05] [TRT] [E] 2: [builder.cpp::buildSerializedNetwork::636] Error Code 2: Internal Error (Assertion engine != nullptr failed. )

网络存在动态shape的问题，我至今没有解决，所以一直用 trtexec 来转换(也就是下边的方法二)

方法二：命令行转化

还记的我在这篇博客中提到一嘴的 trtexec 吗

命令行转化，就没有那么花里胡哨：

trtexec --onnx=output.onnx --saveEngine=outfp32.engine --workspace=2048 --minShapes=x:1x3x224x224 --optShapes=x:1x3x224x224 --maxShapes=x:1x3x224x224trtexec --onnx=output.onnx --saveEngine=outfp16.engine --workspace=2048 --minShapes=x:1x3x224x224 --optShapes=x:1x3x224x224 --maxShapes=x:1x3x224x224 --fp16trtexec --onnx=output.onnx --saveEngine=outfpi8.engine --workspace=2048 --minShapes=x:1x3x224x224 --optShapes=x:1x3x224x224 --maxShapes=x:1x3x224x224  --int8trtexec --onnx=output.onnx --saveEngine=outfpbest.engine --workspace=2048 --minShapes=x:1x3x224x224 --optShapes=x:1x3x224x224 --maxShapes=x:1x3x224x224  --best

上边共有4行，分别是 fp32、fp16、int8 和 最优策略

最后一个 --best , 一般无脑选择这个就OK了，TensorRT的算法会自动去找最快的

然而实际上，不是你指定 --int8 他就一定是int8的，只是首选项是 --int8，具体可以再去看这篇关于精度的介绍：TensorRT 中 Reduced Precision, 看不懂的话就去看英文原文吧…

稍微说说其他参数：

--onnx=output.onnx                               # 要转化的 onnx 模型
--saveEngine=outfp32.engine                      # 输出的位置
--workspace=2048                                 # 设置工作区大小，单位是 MB
--minShapes=x:1x3x224x224                        # 这是要校准模型的最小输入，输入张量名称为 `x`
--optShapes=x:1x3x224x224 
--maxShapes=x:1x3x224x224

其实，我也不知道下边这三怎么翻译，hxd凑合着看吧：

  --minShapes=spec            Build with dynamic shapes using a profile with the min shapes provided--optShapes=spec            Build with dynamic shapes using a profile with the opt shapes provided--maxShapes=spec            Build with dynamic shapes using a profile with the max shapes provided

主要是前几个参数，后几个不重要hh