YOLO剪枝模型部署到边缘终端设备jeston-orin-nano方法_yolov5 部署 边缘设备

中间遇到了不少坑，最近才把实验中的bug都搞完，记录一下

1前言

TensorRT是英伟达官方提供的一个高性能深度学习推理优化库，支持C++和Python两种编程语言API。通常情况下深度学习模型部署都会追求效率，尤其是在嵌入式平台上，所以一般会选择使用C++来做部署。

2导出ONNX模型

YOLOv5使用PyTorch框架进行训练，可以使用官方代码仓库中的export.py脚本把PyTorch模型转换为ONNX模型:

python export.py --weights yolov5x.pt --include onnx --imgsz 640 640

 3准备模型输入数据

如果想用YOLOv5对图像做目标检测，在将图像输入给模型之前还需要做一定的预处理操作，预处理操作应该与模型训练时所做的操作一致。YOLOv5的输入是RGB格式的3通道图像，图像的每个像素需要除以255来做归一化，并且数据要按照CHW的顺序进行排布。所以YOLOv5的预处理大致可以分为两个步骤：

1. 将原始输入图像缩放到模型需要的尺寸，比如640x640。这一步需要注意的是，原始图像是按照等比例进行缩放的，如果缩放后的图像某个维度上比目标值小，那么就需要进行填充。举个例子：假设输入图像尺寸为768x576，模型输入尺寸为640x640，按照等比例缩放的原则缩放后的图像尺寸为640x480，那么在y方向上还需要填充640-480=160（分别在图像的顶部和底部各填充80）。来看一下实现代码：

2. cv::Mat input_image = cv::imread("dog.jpg");
   cv::Mat resize_image;
   const int model_width = 640;
   const int model_height = 640;
   const float ratio = std::min(model_width / (input_image.cols * 1.0f),
                                 model_height / (input_image.rows * 1.0f));
   // 等比例缩放
   const int border_width = input_image.cols * ratio;
   const int border_height = input_image.rows * ratio;
   // 计算偏移值
   const int x_offset = (model_width - border_width) / 2;
   const int y_offset = (model_height - border_height) / 2;
   cv::resize(input_image, resize_image, cv::Size(border_width, border_height));
   cv::copyMakeBorder(resize_image, resize_image, y_offset, y_offset, x_offset,
                       x_offset, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(114, 114, 114));
   // 转换为RGB格式
   cv::cvtColor(resize_image, resize_image, cv::COLOR_BGR2RGB);
   

 对图像像素做归一化操作，并按照CHW的顺序进行排布。这一步的操作比较简单

 

input_blob = new float[model_height * model_width * 3];
const int channels = resize_image.channels();
const int width = resize_image.cols;
const int height = resize_image.rows;
for (int c = 0; c < channels; c++) {
  for (int h = 0; h < height; h++) {
    for (int w = 0; w < width; w++) {
      input_blob[c * width * height + h * width + w] =
          resize_image.at<cv::Vec3b>(h, w)[c] / 255.0f;
    }
  }
}

4ONNX模型部署

要使用TensorRT的C++ API来部署模型，首先需要包含头文件NvInfer.h。

#include "NvInfer.h"

 TensorRT所有的编程接口都被放在命名空间nvinfer1中，并且都以字母I为前缀，比如ILogger、IBuilder等。使用TensorRT部署模型首先需要创建一个IBuilder对象，创建之前还要先实例化ILogger接口：

lass MyLogger : public nvinfer1::ILogger {
 public:
  explicit MyLogger(nvinfer1::ILogger::Severity severity =
                        nvinfer1::ILogger::Severity::kWARNING)
      : severity_(severity) {}
 
  void log(nvinfer1::ILogger::Severity severity,
           const char *msg) noexcept override {
    if (severity <= severity_) {
      std::cerr << msg << std::endl;
    }
  }
  nvinfer1::ILogger::Severity severity_;
};

上面的代码默认会捕获级别大于等于WARNING的日志信息并在终端输出。实例化ILogger接口后，就可以创建IBuilder对象：

MyLogger logger;
nvinfer1::IBuilder *builder = nvinfer1::createInferBuilder(logger);

创建IBuilder对象后，优化一个模型的第一步是要构建模型的网络结构。

const uint32_t explicit_batch = 1U << static_cast<uint32_t>(
          nvinfer1::NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH);
nvinfer1::INetworkDefinition *network = builder->createNetworkV2(explicit_batch);

模型的网络结构有两种构建方式，一种是使用TensorRT的API一层一层地去搭建，这种方式比较麻烦；另外一种是直接从ONNX模型中解析出模型的网络结构，这需要ONNX解析器来完成。由于我们已经有现成的ONNX模型了，所以选择第二种方式。TensorRT的ONNX解析器接口被封装在头文件NvOnnxParser.h中，命名空间为nvonnxparser。创建ONNX解析器对象并加载模型的代码如下：

const std::string onnx_model = "yolov5m.onnx";
nvonnxparser::IParser *parser = nvonnxparser::createParser(*network, logger);
parser->parseFromFile(model_path.c_str(),
    static_cast<int>(nvinfer1::ILogger::Severity::kERROR))
// 如果有错误则输出错误信息
for (int32_t i = 0; i < parser->getNbErrors(); ++i) {
    std::cout << parser->getError(i)->desc() << std::endl;
}

模型解析成功后，需要创建一个IBuilderConfig对象来告诉TensorRT该如何对模型进行优化。这个接口定义了很多属性，其中最重要的一个属性是工作空间的最大容量。在网络层实现过程中通常会需要一些临时的工作空间，这个属性会限制最大能申请的工作空间的容量，如果容量不够的话会导致该网络层不能成功实现而导致错误。另外，还可以通过这个对象设置模型的数据精度。TensorRT默认的数据精度为FP32，我们还可以设置FP16或者INT8，前提是该硬件平台支持这种数据精度。

nvinfer1::IBuilderConfig *config = builder->createBuilderConfig();
config->setMemoryPoolLimit(nvinfer1::MemoryPoolType::kWORKSPACE, 1U << 25);
if (builder->platformHasFastFp16()) {
  config->setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kFP16);
}

设置IBuilderConfig属性后，就可以启动优化引擎对模型进行优化了，这个过程需要一定的时间，在嵌入式平台上可能会比较久一点。经过TensorRT优化后的序列化模型被保存到IHostMemory对象中，我们可以将其保存到磁盘中，下次使用时直接加载这个经过优化的模型即可，这样就可以省去漫长的等待模型优化的过程。我一般习惯把序列化模型保存到一个后缀为.engine的文件中。

nvinfer1::IHostMemory *serialized_model =
      builder->buildSerializedNetwork(*network, *config);
 
// 将模型序列化到engine文件中
std::stringstream engine_file_stream;
engine_file_stream.seekg(0, engine_file_stream.beg);
engine_file_stream.write(static_cast<const char *>(serialized_model->data()),
                        serialized_model->size());
const std::string engine_file_path = "yolov5m.engine";
std::ofstream out_file(engine_file_path);
assert(out_file.is_open());
out_file << engine_file_stream.rdbuf();
out_file.close();

由于IHostMemory对象保存了模型所有的信息，所以前面创建的IBuilder、IParser等对象已经不再需要了，可以通过delete进行释放。

delete config;
delete parser;
delete network;
delete builder;

IHostMemory对象用完后也可以通过delete进行释放。

2. 模型反序列化

通过上一步得到优化后的序列化模型后，如果要用模型进行推理，那么还需要创建一个IRuntime接口的实例，然后通过其模型反序列化接口去创建一个ICudaEngine对象：

nvinfer1::IRuntime *runtime = nvinfer1::createInferRuntime(logger);
nvinfer1::ICudaEngine *engine = runtime->deserializeCudaEngine(
    serialized_model->data(), serialized_model->size());
 
delete serialized_model;
delete runtime;

如果是直接从磁盘中加载.engine文件也是差不多的步骤，首先从.engine文件中把模型加载到内存中，然后再通过IRuntime接口对模型进行反序列化即可。

const std::string engine_file_path = "yolov5m.engine";
std::stringstream engine_file_stream;
engine_file_stream.seekg(0, engine_file_stream.beg);
std::ifstream ifs(engine_file_path);
engine_file_stream << ifs.rdbuf();
ifs.close();
 
engine_file_stream.seekg(0, std::ios::end);
const int model_size = engine_file_stream.tellg();
engine_file_stream.seekg(0, std::ios::beg);
void *model_mem = malloc(model_size);
engine_file_stream.read(static_cast<char *>(model_mem), model_size);
 
nvinfer1::IRuntime *runtime = nvinfer1::createInferRuntime(logger);
nvinfer1::ICudaEngine *engine = runtime->deserializeCudaEngine(model_mem, model_size);
 
delete runtime;
free(model_mem);

3. 模型推理

ICudaEngine对象中存放着经过TensorRT优化后的模型，不过如果要用模型进行推理则还需要通过createExecutionContext()函数去创建一个IExecutionContext对象来管理推理的过程：

nvinfer1::IExecutionContext *context = engine->createExecutionContext();

现在让我们先来看一下使用TensorRT框架进行模型推理的完整流程：

1. 对输入图像数据做与模型训练时一样的预处理操作。
2. 把模型的输入数据从CPU拷贝到GPU中。
3. 调用模型推理接口进行推理。
4. 把模型的输出数据从GPU拷贝到CPU中。
5. 对模型的输出结果进行解析，进行必要的后处理后得到最终的结果。

由于模型的推理是在GPU上进行的，所以会存在搬运输入、输出数据的操作，因此有必要在GPU上创建内存区域用于存放输入、输出数据。模型输入、输出的尺寸可以通过ICudaEngine对象的接口来获取，根据这些信息我们可以先为模型分配输入、输出缓存区。

void *buffers[2];
// 获取模型输入尺寸并分配GPU内存
nvinfer1::Dims input_dim = engine->getBindingDimensions(0);
int input_size = 1;
for (int j = 0; j < input_dim.nbDims; ++j) {
  input_size *= input_dim.d[j];
}
cudaMalloc(&buffers[0], input_size * sizeof(float));
 
// 获取模型输出尺寸并分配GPU内存
nvinfer1::Dims output_dim = engine->getBindingDimensions(1);
int output_size = 1;
for (int j = 0; j < output_dim.nbDims; ++j) {
  output_size *= output_dim.d[j];
}
cudaMalloc(&buffers[1], output_size * sizeof(float));
 
// 给模型输出数据分配相应的CPU内存
float *output_buffer = new float[output_size]();

到这一步，如果你的输入数据已经准备好了，那么就可以调用TensorRT的接口进行推理了。通常情况下，我们会调用IExecutionContext对象的enqueueV2()函数进行异步地推理操作，该函数的第二个参数为CUDA流对象，第三个参数为CUDA事件对象，这个事件表示该执行流中输入数据已经使用完，可以挪作他用了。如果对CUDA的流和事件不了解，可以参考我之前写的这篇文章。

cudaStream_t stream;
cudaStreamCreate(&stream);
// 拷贝输入数据
cudaMemcpyAsync(buffers[0], input_blob,input_size * sizeof(float),
                  cudaMemcpyHostToDevice, stream);
// 执行推理
context->enqueueV2(buffers, stream, nullptr);
// 拷贝输出数据
cudaMemcpyAsync(output_buffer, buffers[1],output_size * sizeof(float),
                  cudaMemcpyDeviceToHost, stream);
 
cudaStreamSynchronize(stream);

模型推理成功后，其输出数据被拷贝到output_buffer中，接下来我们只需按照YOLOv5的输出数据排布规则去解析即可。