部署到 DeepStream for SSD - NVIDIA 文档

您训练的深度学习和计算机视觉模型可以部署在边缘设备上，例如 Jetson Xavier 或 Jetson Nano、独立 GPU 或 NVIDIA GPU 云端。TAO 旨在与 DeepStream SDK 集成，因此使用 TAO 训练的模型可以与 DeepStream SDK 开箱即用。

DeepStream SDK 是一种流分析工具包，用于加速构建基于 AI 的视频分析应用程序。本节将介绍如何将您训练的模型部署到 DeepStream SDK。

要将 TAO 训练的模型部署到 DeepStream，我们有两种选择

选项 1：直接在 DeepStream 应用程序中集成 .etlt 模型。模型文件由导出生成。
选项 2：使用 TAO Deploy 生成特定于设备的优化 TensorRT 引擎。生成的 TensorRT 引擎文件也可以被 DeepStream 摄取。
选项 3（已弃用，不适用于 x86 设备）：使用 TAO Converter 生成特定于设备的优化 TensorRT 引擎。

特定于机器的优化是在引擎创建过程中完成的，因此应为每个环境和硬件配置生成不同的引擎。如果推理环境的 TensorRT 或 CUDA 库已更新（包括次要版本更新），或者如果生成了新模型，则需要生成新引擎。不支持运行使用不同版本的 TensorRT 和 CUDA 生成的引擎，并且会导致影响推理速度、准确性和稳定性的未知行为，或者可能完全无法运行。

选项 1 非常简单。.etlt 文件和校准缓存由 DeepStream 直接使用。DeepStream 将自动生成 TensorRT 引擎文件，然后运行推理。TensorRT 引擎生成可能需要一些时间，具体取决于模型的大小和硬件类型。

引擎生成可以提前完成，选项 2：TAO Deploy 用于将 .etlt 文件转换为 TensorRT；然后将此文件直接提供给 DeepStream。TAO Deploy 工作流程类似于 TAO Converter，后者从 TAO 4.0.x 版本开始已弃用，但仍是部署到 Jetson 设备所必需的。

有关如何导出 TAO 模型的更多详细信息，请参阅导出模型部分。

TensorRT 开源软件 (OSS)

SSD 模型需要 TensorRT OSS 构建。这是必需的，因为这些模型所需的几个 TensorRT 插件仅在 TensorRT 开源存储库中可用，而不在通用 TensorRT 版本中可用。具体来说，对于 SSD，我们需要 batchTilePlugin 和 NMSPlugin。

如果部署平台是带有 NVIDIA GPU 的 x86，请按照 x86 的说明操作；如果您的部署在 NVIDIA Jetson 平台上，请按照 Jetson 的说明操作。

x86 上的 TensorRT OSS

在 x86 上构建 TensorRT OSS

安装 Cmake (>=3.13)。

注意

TensorRT OSS 需要 cmake >= v3.13，因此如果您的 cmake 版本低于 3.13c，请安装 cmake 3.13

复制
已复制！

            
            sudo apt remove --purge --auto-remove cmake
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.13.5/cmake-3.13.5.tar.gz
tar xvf cmake-3.13.5.tar.gz
cd cmake-3.13.5/
./configure
make -j$(nproc)
sudo make install
sudo ln -s /usr/local/bin/cmake /usr/bin/cmake

获取 GPU 架构。GPU_ARCHS 值可以通过 deviceQuery CUDA 示例检索

复制
已复制！

            
            cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

如果您的系统中不存在 /usr/local/cuda/samples，您可以从此 GitHub 存储库下载 deviceQuery.cpp。编译并运行 deviceQuery。

复制
已复制！

            
            nvcc deviceQuery.cpp -o deviceQuery
./deviceQuery

此命令将输出类似这样的内容，这表明基于 CUDA 功能主版本/次版本，GPU_ARCHS 为 75。

复制
已复制！

            
            Detected 2 CUDA Capable device(s)

Device 0: "Tesla T4"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          10.2 / 10.2
  CUDA Capability Major/Minor version number:    7.5

构建 TensorRT OSS

复制
已复制！

            
            git clone -b 21.08 https://github.com/nvidia/TensorRT
cd TensorRT/
git submodule update --init --recursive
export TRT_SOURCE=`pwd`
cd $TRT_SOURCE
mkdir -p build && cd build

注意

确保步骤 2 中的 GPU_ARCHS 在 TensorRT OSS CMakeLists.txt 中。如果 GPU_ARCHS 不在 TensorRT OSS CMakeLists.txt 中，请添加 -DGPU_ARCHS=<VER>，如下所示，其中 <VER> 代表步骤 2 中的 GPU_ARCHS。

复制
已复制！

            
            /usr/local/bin/cmake .. -DGPU_ARCHS=xy  -DTRT_LIB_DIR=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/ -DCMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc -DTRT_BIN_DIR=`pwd`/out
make nvinfer_plugin -j$(nproc)

构建成功结束后，libnvinfer_plugin.so* 将在 \`pwd\`/out/. 下生成。

替换原始 libnvinfer_plugin.so*

复制
已复制！

            
            sudo mv /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvinfer_plugin.so.8.x.y ${HOME}/libnvinfer_plugin.so.8.x.y.bak   // backup original libnvinfer_plugin.so.x.y
sudo cp $TRT_SOURCE/`pwd`/out/libnvinfer_plugin.so.8.m.n  /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvinfer_plugin.so.8.x.y
sudo ldconfig

Jetson (ARM64) 上的 TensorRT OSS

安装 Cmake (>=3.13)

注意

TensorRT OSS 需要 cmake >= v3.13，而 Jetson/Ubuntu 18.04 上的默认 cmake 是 cmake 3.10.2。

使用以下命令升级 TensorRT OSS

复制
已复制！

            
            sudo apt remove --purge --auto-remove cmake
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.13.5/cmake-3.13.5.tar.gz
tar xvf cmake-3.13.5.tar.gz
cd cmake-3.13.5/
./configure
make -j$(nproc)
sudo make install
sudo ln -s /usr/local/bin/cmake /usr/bin/cmake

根据您的平台获取 GPU 架构。下表给出了不同 Jetson 平台的 GPU_ARCHS。

Jetson 平台 GPU_ARCHS

Nano/Tx1 53

Tx2 62

AGX Xavier/Xavier NX 72

构建 TensorRT OSS

复制
已复制！

            
            git clone -b 21.03 https://github.com/nvidia/TensorRT
cd TensorRT/
git submodule update --init --recursive
export TRT_SOURCE=`pwd`
cd $TRT_SOURCE
mkdir -p build && cd build

注意

下面的 -DGPU_ARCHS=72 适用于 Xavier 或 NX，对于其他 Jetson 平台，请将 72 更改为参考步骤 2 中的 GPU_ARCHS。

复制
已复制！

            
            /usr/local/bin/cmake .. -DGPU_ARCHS=72  -DTRT_LIB_DIR=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/ -DCMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc -DTRT_BIN_DIR=`pwd`/out
make nvinfer_plugin -j$(nproc)

构建成功结束后，libnvinfer_plugin.so* 将在 ‘pwd’/out/. 下生成。

用新生成的 "libnvinfer_plugin.so*" 替换。

复制
已复制！

            
            sudo mv /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libnvinfer_plugin.so.8.x.y ${HOME}/libnvinfer_plugin.so.8.x.y.bak   // backup original libnvinfer_plugin.so.x.y
sudo cp `pwd`/out/libnvinfer_plugin.so.8.m.n  /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libnvinfer_plugin.so.8.x.y
sudo ldconfig

将模型集成到 DeepStream

将 TAO 模型与 DeepStream 集成有两种选择

选项 1：直接在 DeepStream 应用程序中集成模型 (.onnx) 和加密密钥。模型文件由 tao model ssd export 生成。
选项 2：使用 TAO Deploy 生成特定于设备的 TensorRT 引擎，并将 TensorRT 引擎文件与 DeepStream 应用程序集成。

对于 SSD，我们将需要构建 TensorRT 开源插件和自定义边界框解析器。TensorRT OSS 部分上面提供了说明，所需的代码可以在此 GitHub 存储库中找到。

为了将模型与 DeepStream 集成，您需要以下内容

下载并安装 DeepStream SDK。DeepStream 开发指南中提供了 DeepStream 的安装说明。
导出的 .onnx 模型文件和 INT8 精度可选校准缓存。
TensorRT 7+ OSS 插件 .
一个 labels.txt 文件，其中包含类别的标签，顺序与网络生成输出的顺序相同。
一个示例 config_infer_*.txt 文件，用于配置 DeepStream 中的 nvinfer 元素。nvinfer 元素处理与 DeepStream 中的 TensorRT 优化和引擎创建相关的所有内容。

DeepStream SDK 附带一个端到端参考应用程序，该应用程序是完全可配置的。用户可以配置输入源、推理模型和输出接收器。该应用程序需要一个主要对象检测模型，后跟一个可选的辅助分类模型。参考应用程序安装为 deepstream-app。下图显示了参考应用程序的架构。

通常有 2 个或更多配置文件与此应用程序一起使用。在安装目录中，配置文件位于 samples/configs/deepstream-app 或 sample/configs/tlt_pretrained_models 中。主配置文件配置上述管道中的所有高级参数。这将设置输入源和分辨率、推理次数、跟踪器和输出接收器。其他支持配置文件用于每个单独的推理引擎。推理特定配置文件用于指定模型、推理分辨率、批大小、类别数和其他自定义项。主配置文件将调用所有支持配置文件。以下是 samples/configs/deepstream-app 中的一些配置文件，供您参考。

source4_1080p_dec_infer-resnet_tracker_sgie_tiled_display_int8.txt：主配置文件
config_infer_primary.txt：上述管道中主检测器的支持配置文件
config_infer_secondary_*.txt：上述管道中辅助分类器的支持配置文件

deepstream-app 仅适用于主配置文件。对于所有模型，此文件很可能保持不变，可以直接从 DeepStream SDK 使用，几乎无需更改。用户只需修改或创建 config_infer_primary.txt 和 config_infer_secondary_*.txt。

集成 SSD 模型

要在 DeepStream 中运行 SSD 模型，您需要一个标签文件和一个 DeepStream 配置文件。此外，您需要编译 TensorRT 7+ 开源软件和用于 DeepStream 的 SSD 边界框解析器。

GitHub 上提供了 DeepStream 示例，其中包含有关如何使用 TAO 训练的 SSD 模型运行推理的文档此处。

SSD 模型的先决条件

SSD 需要 batchTilePlugin 和 NMS_TRT。此插件在 TensorRT 开源存储库中可用，但在 TensorRT 7.0 中不可用。TensorRT 开源软件 (OSS) 中可以找到构建 TensorRT OSS 的详细说明。
SSD 需要自定义边界框解析器，这些解析器不是 DeepStream SDK 内置的。此处提供了构建 SSD 自定义边界框解析器的源代码。以下说明可用于构建边界框解析器

步骤 1：安装 git-lfs (git >= 1.8.2)

复制
已复制！

            
            curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install git-lfs
git lfs install

步骤 2：使用 SSH 或 HTTPS 下载源代码

复制
已复制！

            
            git clone -b release/tlt3.0 https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/deepstream_tlt_apps

步骤 3：构建

复制
已复制！

            
            // or Path for DS installation
export CUDA_VER=10.2         // CUDA version, e.g. 10.2
make

这会在目录 post_processor 中生成 libnvds_infercustomparser_tlt.so。

标签文件

标签文件是一个文本文件，其中包含 SSD 模型训练用于检测的类别的名称。此处列出的类别的顺序必须与模型预测输出的顺序匹配。在训练期间，TAO SSD 将指定所有小写的类别名称，并按字母顺序对其进行排序。例如，如果 dataset_config 是

复制
已复制！

            
            dataset_config {
  data_sources: {
      label_directory_path: "/workspace/tao-experiments/data/training/label_2"
      image_directory_path: "/workspace/tao-experiments/data/training/image_2"
  }
  target_class_mapping {
    key: "car"
    value: "car"
  }
  target_class_mapping {
    key: "person"
    value: "person"
  }
  target_class_mapping {
    key: "bicycle"
    value: "bicycle"
  }
  validation_data_sources: {
      label_directory_path: "/workspace/tao-experiments/data/val/label"
      image_directory_path: "/workspace/tao-experiments/data/val/image"
  }
}

那么相应的 ssd_labels.txt 文件将是

复制
已复制！

            
            background
bicycle
car
person

DeepStream 配置文件

检测模型通常用作主要推理引擎。它也可以用作辅助推理引擎。要在示例 deepstream-app 中运行此模型，您必须修改现有的 config_infer_primary.txt 文件以指向此模型。

选项 1：直接在 DeepStream 应用程序中集成模型 (.onnx)。

对于此选项，用户需要在配置文件中添加以下参数。int8-calib-file 仅在 INT8 精度下是必需的。

复制
已复制！

            
            onnx-file=<TAO exported .onnx>
int8-calib-file=<Calibration cache file>

从 TAO 5.0.0 版本开始，.etlt 格式已弃用。要直接在 DeepStream 应用程序中集成 .etlt，您需要在配置文件中添加以下参数

复制
已复制！

            
            tlt-encoded-model=<TLT exported .etlt>
tlt-model-key=<Model export key>
int8-calib-file=<Calibration cache file>

tlt-encoded-model 参数指向从 TLT 导出的模型 (.etlt)。tlt-model-key 是模型导出期间使用的加密密钥。

选项 2：将 TensorRT 引擎文件与 DeepStream 应用程序集成。

步骤 1：使用 TAO Deploy 生成 TensorRT 引擎。

步骤 2：成功生成引擎文件后，修改以下参数以将此引擎与 DeepStream 结合使用。

复制
已复制！

            
            model-engine-file=<PATH to generated TensorRT engine>

所有其他参数在两种方法之间是通用的。要使用自定义边界框解析器而不是 DeepStream 中的默认解析器，请修改主推理配置文件 [property] 部分中的以下参数

复制
已复制！

            
            parse-bbox-func-name=NvDsInferParseCustomNMSTLT
custom-lib-path=<PATH to libnvds_infercustomparser_tlt.so>

使用以下命令添加上面生成的标签文件

复制
已复制！

            
            labelfile-path=<ssd labels>

对于所有选项，请参阅下面的示例配置文件。要了解所有参数的用途，请参阅 DeepStream 开发指南。

复制
已复制！

            
            [property]
gpu-id=0
net-scale-factor=1.0
offsets=103.939;116.779;123.68
model-color-format=1
labelfile-path=<Path to ssd_labels.txt>
onnx-file==<Path to SSD onnx model>
maintain-aspect-ratio=1
batch-size=1
## 0=FP32, 1=INT8, 2=FP16 mode
network-mode=0
num-detected-classes=4
interval=0
gie-unique-id=1
is-classifier=0
#network-type=0
parse-bbox-func-name=NvDsInferParseCustomNMSTLT
custom-lib-path=<Path to libnvds_infercustomparser_tlt.so>

[class-attrs-all]
threshold=0.3
roi-top-offset=0
roi-bottom-offset=0
detected-min-w=0
detected-min-h=0
detected-max-w=0
detected-max-h=0

Jetson 平台	GPU_ARCHS
Nano/Tx1	53
Tx2	62
AGX Xavier/Xavier NX	72