带有 UNET 的 TAO Converter

tao-converter 工具与 TAO 一起提供，以方便在 TensorRT 和/或 Deepstream 上部署 TAO 训练的模型。本节详细阐述了如何使用 tao-converter 生成 TensorRT 引擎。

对于具有基于 x86 的 CPU 和独立 GPU 的部署平台，tao-converter 在 TAO docker 中分发。因此，我们建议使用 docker 生成引擎。但是，这要求用户遵守与 docker 分发的 TensorRT 次要版本相同的版本。TAO docker 包括 TensorRT 8.0 版本。

对于具有独立 GPU 的 x86 平台，默认的 TAO 软件包包含为 TensorRT 8.2.5.1 构建的 tao-converter，带有 CUDA 11.4 和 CUDNN 8.2。但是，对于任何其他版本的 CUDA 和 TensorRT，请参阅 概述 部分进行下载。下载 tao-converter 后，请按照以下说明生成 TensorRT 引擎。

1. 在目标机器上解压缩 zip 文件。

2. 使用以下命令安装 OpenSSL 软件包

   复制

   已复制!

               
   
               
   sudo apt-get install libssl-dev
           

3. 导出以下环境变量

            

            
$ export TRT_LIB_PATH=”/usr/lib/x86_64-linux-gnu”
$ export TRT_INC_PATH=”/usr/include/x86_64-linux-gnu”
        

4. 使用以下示例命令运行 tao-converter 并生成引擎。

5. 有关在 Jetson 上构建 TensorRT OSS 的说明，请参见上面的 TensorRT OSS on x86 部分或此 GitHub 仓库。

对于 Jetson 平台，tao-converter 可在 NVIDIA 开发者专区下载。您可以选择您希望下载的版本，如 概述 部分所列。下载 tao-converter 后，请按照以下说明生成 TensorRT 引擎。

1. 在目标机器上解压缩 zip 文件。

2. 使用以下命令安装 OpenSSL 软件包

   复制

   已复制!

               
   
               
   sudo apt-get install libssl-dev
           

3. 导出以下环境变量

            

            
$ export TRT_LIB_PATH=”/usr/lib/aarch64-linux-gnu”
$ export TRT_INC_PATH=”/usr/include/aarch64-linux-gnu”
        

1. 对于 Jetson 设备，TensorRT 预装在 Jetpack 中。如果您使用的是旧版本的 JetPack，请升级到 JetPack-5.0DP。

2. 有关在 Jetson 上构建 TensorRT OSS 的说明，请参见上面的 TensorRT OSS on Jetson (ARM64) 部分或此 GitHub 仓库。

3. 使用以下示例命令运行 tao-converter 并生成引擎。

            

            
tao-converter [-h] -k <encryption_key>
                   -p <optimization_profiles>
                   [-d <input_dimensions>]
                   [-o <comma separated output nodes>]
                   [-c </path/to/calibration/cache_file>]
                   [-e </path/to/output/engine>]
                   [-b <calibration batch size>]
                   [-m <maximum batch size of the TRT engine>]
                   [-t <engine datatype>]
                   [-w <maximum workspace size of the TRT Engine>]
                   [-i <input dimension ordering>]
                   [-s]
                   [-u <DLA_core>]
                   input_file
        

必需参数

• input_file：使用 export 导出的 .etlt 模型的路径。

• -p：具有动态形状的 .etlt 模型的优化配置文件。使用逗号分隔的优化配置文件形状列表，格式为 <input_name>,<min_shape>,<opt_shape>,<max_shape>，其中每个形状的格式为：<n>x<c>x<h>x<w>。如果模型有多个输入张量，则可以多次指定此参数。

• -k：用于在训练时编码 .tlt 模型的密钥

可选参数

• -e：保存引擎的路径。默认路径为 ./saved.engine。使用 .engine 或 .trt 作为引擎路径的扩展名。

• -t：所需的引擎数据类型。此选项在 INT8 模式下生成校准缓存。默认值为 fp32。选项为 fp32、fp16 和 int8。

• -w：TensorRT 引擎的最大工作区大小。默认值为 1073741824(1<<30)。

• -i：输入维度顺序。默认值为 nchw。选项为 nchw、nhwc 和 nc。对于 UNet，您可以省略此参数。

• -s：一个布尔值，指定在构建 TensorRT 引擎时是否应用 TensorRT 严格类型约束。

• -u：在 Jetson 设备上构建 TensorRT 引擎时，指定 DLA 核心索引。

• -d：一个逗号分隔的输入维度列表，应与用于 export 的维度匹配。

• -o：一个逗号分隔的输出 blob 名称列表，应与用于 export 的输出配置匹配。

INT8 模式参数

• -c：INT8 模式的校准缓存文件的路径。默认路径为 ./cal.bin。

• -b：在 INT8 校准缓存生成的 export 步骤中使用的批次大小（默认值：8）。

• -m：TensorRT 引擎的最大批次大小。默认值为 16。如果遇到内存不足问题，请相应地减小批次大小。对于使用动态形状生成的 .etlt 模型（仅适用于 TAO 3.21.08 中引入的新模型），此参数不是必需的。

示例输出日志

以下是导出 UNet 模型的示例日志。

            

            
tao-converter -k $KEY
              -c $USER_EXPERIMENT_DIR/export/isbi_cal.bin
              -e $USER_EXPERIMENT_DIR/export/trt.int8.tlt.isbi.engine
              -t int8
              -p input_1,1x1x572x572,4x1x572x572,16x1x572x572
              /workspace/tao-experiments/faster_rcnn/resnet18_pruned.epoch45.etlt
..
[INFO] Some tactics do not have sufficient workspace memory to run. Increasing workspace size may increase performance, please check verbose output.
[INFO] Detected 1 inputs and 2 output network tensors.