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标题: TensorRT C# API 项目介绍：基于C#与TensorRT部署深度学习模子 [打印本页]

作者: 瑞星 时间: 2024-5-16 02:03
标题: TensorRT C# API 项目介绍：基于C#与TensorRT部署深度学习模子
[color=34,63,93] TensorRT C# API 项目介绍：基于C#与TensorRT部署深度学习模子 1. 项目介绍

NVIDIA® TensorRT™ 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK，包括深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。基于 NVIDIA TensorRT 的应用程序在推理过程中的执行速率比纯 CPU 平台快 36 倍，使您能够优化在所有重要框架上训练的神经网络模子，以高精度校准低精度，并部署到超大规模数据中心、嵌入式平台或汽车产品平台。

TensorRT 基于 NVIDIA CUDA® 并行编程模子构建，使您能够在 NVIDIA GPU 上使用量化、层和张量融合、内核调整等技能来优化推理。TensorRT 提供 INT8 使用量化感知训练和训练后量化和浮点 16 （FP16）优化，用于部署深度学习推理应用程序，例如视频流、推荐、欺诈检测和自然语言处置惩罚。低精度推理可显著降低延迟，这是许多实时服务以及自主和嵌入式应用所必需的。TensorRT 与 PyTorch 和 TensorFlow 集成，因此只需一行代码即可实现 6 倍的推理速率。TensorRT 提供了一个 ONNX 解析器，因此您可以轻松地将 ONNX 模子从常用框架导入 TensorRT。它还与 ONNX 运行时集成，提供了一种以 ONNX 格式实现高性能推理的简单方法。
基于这些上风，TensorRT目前在深度模子部署应用越来越广泛。但是TensorRT目前只提供了C++与Python接口，对于跨语言使用十分未便。目前C#语言已经成为当前编程语言排行榜上前五的语言，也被广泛应用工业软件开辟中。为了能够实现在C#中调用TensorRT部署深度学习模子，我们在之前的开辟中开辟了TensorRT C# API。虽然实现了该接口，但由于数据传输存在标题，当时开辟的版本在应用时存在较大的标题。
基于此，我们开辟了TensorRT C# API 2.0版本，该版本在开辟时充分思量了上一版本应用时出现的标题，并进行了改进。同时在本版本中，我们对接口进行了优化，使用起来更加简单，并同时提供了相干的应用案例，方便开辟者进利用用。

TensorRT C# API 项目源码：

https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API.git

复制代码

TensorRT C# API 项目应用源码：

https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples.git

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2. 接口介绍

下面简单介绍一下该项目封装的接口：

class Nvinfer
模子推理类: 该类重要是封装了转换后的接口，用户可以直接调用该类进行初始化推理引擎。
**public static void OnnxToEngine(string modelPath, int memorySize) **
- 模子转换接口：可以调用封装的TensorRT中的ONNX 表明器，对ONNX模子进行转换，并根据本机设备信息，编译本地模子，将模子转换为TensorRT 支持的engine格式。
- string modelPath： 本地ONNX模子地址，只支持ONNX格式，且ONNX模子必须为确定的输入输出，暂不支持动态输入。
- int memorySize: 模子转换时分配的内存大小
**public Nvinfer(string modelPath) **
- Nvinfer 初始化接口: 初始化Nvinfer类，重要初始化封装的推理引擎，该推理引擎中封装了比较重要的一些类和指针。
- string modelPath: engine模子路径。
**public Dims GetBindingDimensions(int index)/GetBindingDimensions(string nodeName) **
- 获取节点维度接口: 通过端口编号大概端口名称，获取绑定的端口的形状信息.
- int index: 绑定端口的编号
- string nodeName: 绑定端口的名称
- return Dims: 接口返回一个Dims结构体，该结构体包罗了节点的维度大小以及每个维度的具体大小。
public void LoadInferenceData(string nodeName, float[] data)/LoadInferenceData(int nodeIndex, float[] data)
- 加载待推理数据接口: 通过端口编号大概端口名称，将处置惩罚好的带推理数据加载到推理通道上。
- string nodeName: 待加载推理数据端口的名称。
- **int nodeIndex: **待加载推理数据端口的编号。
- float[] data: 处置惩罚好的待推理数据，由于目前使用的推理数据多为float类型，因此此处目前只做了该类型接口。
public void infer()
- 模子推理接口: 调用推理接口，对加载到推理通道的数据进行推理。
public float[] GetInferenceResult(string nodeName)/GetInferenceResult(int nodeIndex)
- 获取推理效果: 通过端口编号大概端口名称，读取推理好的效果数据。
- string nodeName: 推理效果数据端口的名称。
- **int nodeIndex: **推理效果数据端口的编号。
- return float[]: 返回值为指定节点的推理效果数据。

3. 安装流程

下面演示一下安装方式，下文所有演示都是基于以下环境进行配置的：

操纵体系：Windows 11
编译平台：Visual Studio 2022
显卡型号：RTX 2060
CUDA型号：12.2
Cudnn：8.9.3
TensorRT：8.6.1.6

对于CUDA以及Cudnn的安装此处不再作过多演示，各人可以自行安装。
3.1 TensorRT安装

首先确定安装的CUDA版本，在下令提示符中输入nvcc -V指令，便可以获取安装的CUDA版本。

接下来访问TensorRT Download | NVIDIA Developer下载安装包，此处安装8.x系列，安装最新的版本8.6，如下图所示，通过下载Zip文件进行安装，各人可以根据自己的CUDN版本进行下载。

由于下载的是编译好的文件，因此在下载完成后，各人可以将其解压到常用的安装目录，然后将路径添加到环境变量即可，下面路径为本机安装的TensorRT路径，将其添加到本机的Path环境变量中。

D:\Program Files\TensorRT\TensorRT-8.6.1.6\lib

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3.2 下载项目源码

由于CUDA以及TensorRT程序集文件较大，无法打包成NuGet Package，因此需要用户自己进行编译。
首先第一步下载项目源码，使用Git下令将源码下载到本地，如下图所示

git clone https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API.git

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然后使用Visual Studio 2022打开解决方案文件，如下图所示：

该解决方案中包罗两个项目，一个是C++项目，该项目是封装的TensorRT接口，将接口封装到动态链接库中；另一个是C#项目，该项目是读取动态链接库中的C++接口，然后重新封装该接口。
3.3 配置C++项目

接下来配置C++项目，重要分为以下几步：
第一步：设置项目输出类型

C++项目重要用于生成动态链接库文件，因此将配置类型改为动态库(.dll)。

第二部：设置包罗目录

当前C++项目重要使用两个依赖库，重要是CUDA(CUDNN)以及TensorRT，因此此处重要配置这两个依赖项，用户根据自己的安装情况进行配置即可。

以下是本设备CUDA(CUDNN)以及TensorRT的包罗目录位置，用户在使用时这需要根据自己本机安装情况进行设置即可。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\include
D:\Program Files\TensorRT\TensorRT-8.6.1.6\include

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第三步：设置库目录

下面设置安装的CUDA(CUDNN)以及TensorRT的库目录情况，如下图所示。

以下是本设备CUDA(CUDNN)以及TensorRT的库目录位置，用户在使用时这需要根据自己本机安装情况进行设置即可。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\lib\x64
D:\Program Files\TensorRT\TensorRT-8.6.1.6\lib

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第四步：设置附加依赖项

下面设置附加依赖项，附加依赖项文件在上一步设置的库目录路径中，此处重要添加.lib文件。

以下是CUDA(CUDNN)以及TensorRT的附加依赖项目录，但不同版本可能会不同等，因此用户在使用时需要根据自己的安装情况进行设置。

cublas.lib
cublasLt.lib
cuda.lib
cudadevrt.lib
cudart.lib
cudart_static.lib
cudnn.lib
cudnn64_8.lib
cudnn_adv_infer.lib
cudnn_adv_infer64_8.lib
cudnn_adv_train.lib
cudnn_adv_train64_8.lib
cudnn_cnn_infer.lib
cudnn_cnn_infer64_8.lib
cudnn_cnn_train.lib
cudnn_cnn_train64_8.lib
cudnn_ops_infer.lib
cudnn_ops_infer64_8.lib
cudnn_ops_train.lib
cudnn_ops_train64_8.lib
cufft.lib
cufftw.lib
cufilt.lib
curand.lib
cusolver.lib
cusolverMg.lib
cusparse.lib
nppc.lib
nppial.lib
nppicc.lib
nppidei.lib
nppif.lib
nppig.lib
nppim.lib
nppist.lib
nppisu.lib
nppitc.lib
npps.lib
nvblas.lib
nvJitLink.lib
nvJitLink_static.lib
nvjpeg.lib
nvml.lib
nvptxcompiler_static.lib
nvrtc-builtins_static.lib
nvrtc.lib
nvrtc_static.lib
OpenCL.lib
nvinfer.lib
nvinfer_dispatch.lib
nvinfer_lean.lib
nvinfer_plugin.lib
nvinfer_vc_plugin.lib
nvonnxparser.lib
nvparsers.lib

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第五步：设置预处置惩罚器

由于项目中应用了一些不安全方法，所以需要在宏界说中添加以下界说，如下图所示：

_CRT_SECURE_NO_WARNINGS

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第六步：编译项目源码

接下来生成C++项目，此处选择生成，不要选择运行，如下图所示：

最终可以看出生成的动态链接库文件名称以及文件路径，这个路径在下一步中十分重要。
3.4 编译C#项目

接下来编译C#项目，C#项目只需要修改一下位置即可，修改NativeMethods.cs文件中的dll文件路径，该路径及上一步中C++项目生成的动态链接库文件，如下图所示：

E:\GitSpace\TensorRT-CSharp-API\x64\Release\TensorRtExtern.dll

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接下来就可以运行C#项目，生成类库文件，如下图所示：

4. 接口调用

4.1 创建并配置C#项目

首先创建一个简单的C#项目，然后添加项目配置。
首先是添加TensorRT C# API 项目引用，如下图所示，添加上文中C#项目生成的dll文件即可。

接下来添加OpenCvSharp，此处通过NuGet Package安装即可，此处重要安装以下两个程序包即可：

配置好项目后，项目标配置文件如下所示：

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
<PropertyGroup>
<OutputType>Exe</OutputType>
<TargetFramework>net6.0</TargetFramework>
<RootNamespace>TensorRT_CSharp_API_demo</RootNamespace>
<ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
<Nullable>enable</Nullable>
</PropertyGroup>
<ItemGroup>
<PackageReference Include="OpenCvSharp4.Extensions" Version="4.9.0.20240103" />
<PackageReference Include="OpenCvSharp4.Windows" Version="4.9.0.20240103" />
</ItemGroup>
<ItemGroup>
<Reference Include="TensorRtSharp">
<HintPath>E:\GitSpace\TensorRT-CSharp-API\src\TensorRtSharp\bin\Release\net6.0\TensorRtSharp.dll</HintPath>
</Reference>
</ItemGroup>
</Project>

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4.2 添加推理代码

此处演示一个简单的图像分类项目，以Yolov8-cls项目为例：

static void Main(string[] args)
{
Nvinfer predictor = new Nvinfer("E:\\Model\\yolov8\\yolov8s-cls_2.engine");
Dims InputDims = predictor.GetBindingDimensions("images");
int BatchNum = InputDims.d[0];
Mat image1 = Cv2.ImRead("E:\\ModelData\\image\\demo_4.jpg");
Mat image2 = Cv2.ImRead("E:\\ModelData\\image\\demo_5.jpg");
List<Mat> images = new List<Mat>() { image1, image2 };
for (int begImgNo = 0; begImgNo < images.Count; begImgNo += BatchNum)
{
DateTime start = DateTime.Now;
int endImgNo = Math.Min(images.Count, begImgNo + BatchNum);
int batchNum = endImgNo - begImgNo;
List<Mat> normImgBatch = new List<Mat>();
int imageLen = 3 * 224 * 224;
float[] inputData = new float[2 * imageLen];
for (int ino = begImgNo; ino < endImgNo; ino++)
{
Mat input_mat = CvDnn.BlobFromImage(images[ino], 1.0 / 255.0, new OpenCvSharp.Size(224, 224), 0, true, false);
float[] data = new float[imageLen];
Marshal.Copy(input_mat.Ptr(0), data, 0, imageLen);
Array.Copy(data, 0, inputData, ino * imageLen, imageLen);
}
predictor.LoadInferenceData("images", inputData);
DateTime end = DateTime.Now;
Console.WriteLine("[ INFO ] Input image data processing time: " + (end - start).TotalMilliseconds + " ms.");
predictor.infer();
start = DateTime.Now;
predictor.infer();
end = DateTime.Now;
Console.WriteLine("[ INFO ] Model inference time: " + (end - start).TotalMilliseconds + " ms.");
start = DateTime.Now;
float[] outputData = predictor.GetInferenceResult("output0");
for (int i = 0; i < batchNum; ++i)
{
Console.WriteLine(string.Format("\n[ INFO ] Classification Top {0} result : \n", 10));
Console.WriteLine("[ INFO ] classid probability");
Console.WriteLine("[ INFO ] ------- -----------");
float[] data = new float[1000];
Array.Copy(outputData, i * 1000, data, 0, 1000);
List<int> sortResult = Argsort(new List<float>(data));
for (int j = 0; j < 10; ++j)
{
string msg = "";
msg += ("index: " + sortResult[j] + "\t");
msg += ("score: " + data[sortResult[j]] + "\t");
Console.WriteLine("[ INFO ] " + msg);
}
}
end = DateTime.Now;
Console.WriteLine("[ INFO ] Inference result processing time: " + (end - start).TotalMilliseconds + " ms.");
}
}
public static List<int> Argsort(List<float> array)
{
int arrayLen = array.Count;
List<float[]> newArray = new List<float[]> { };
for (int i = 0; i < arrayLen; i++)
{
newArray.Add(new float[] { array[i], i });
}
newArray.Sort((a, b) => b[0].CompareTo(a[0]));
List<int> arrayIndex = new List<int>();
foreach (float[] item in newArray)
{
arrayIndex.Add((int)item[1]);
}
return arrayIndex;
}

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4.3 项目演示

配置好项目并编写好代码后，运行该项目，项目输出如下所示：

[03/31/2024-22:27:44] [I] [TRT] Loaded engine size: 15 MiB
[03/31/2024-22:27:44] [I] [TRT] [MemUsageChange] TensorRT-managed allocation in engine deserialization: CPU +0, GPU +12, now: CPU 0, GPU 12 (MiB)
[03/31/2024-22:27:44] [I] [TRT] [MemUsageChange] TensorRT-managed allocation in IExecutionContext creation: CPU +0, GPU +4, now: CPU 0, GPU 16 (MiB)
[03/31/2024-22:27:44] [W] [TRT] CUDA lazy loading is not enabled. Enabling it can significantly reduce device memory usage and speed up TensorRT initialization. See "Lazy Loading" section of CUDA documentation https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#lazy-loading
[ INFO ] Input image data processing time: 6.6193 ms.
[ INFO ] Model inference time: 1.1434 ms.
[ INFO ] Classification Top 10 result :
[ INFO ] classid probability
[ INFO ] ------- -----------
[ INFO ] index: 386 score: 0.87328124
[ INFO ] index: 385 score: 0.082506955
[ INFO ] index: 101 score: 0.04416279
[ INFO ] index: 51 score: 3.5818E-05
[ INFO ] index: 48 score: 4.2115275E-06
[ INFO ] index: 354 score: 3.5188648E-06
[ INFO ] index: 474 score: 5.789438E-07
[ INFO ] index: 490 score: 5.655325E-07
[ INFO ] index: 343 score: 5.1091644E-07
[ INFO ] index: 340 score: 4.837259E-07
[ INFO ] Classification Top 10 result :
[ INFO ] classid probability
[ INFO ] ------- -----------
[ INFO ] index: 293 score: 0.89423335
[ INFO ] index: 276 score: 0.052870292
[ INFO ] index: 288 score: 0.021361532
[ INFO ] index: 290 score: 0.009259541
[ INFO ] index: 275 score: 0.0066174944
[ INFO ] index: 355 score: 0.0025512716
[ INFO ] index: 287 score: 0.0024535337
[ INFO ] index: 210 score: 0.00083151844
[ INFO ] index: 184 score: 0.0006893527
[ INFO ] index: 272 score: 0.00054959994

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通过上面输出可以看出，模子推理仅需1.1434ms，大大提拔了模子的推理速率。
5. 总结

在本项目中，我们开辟了TensorRT C# API 2.0版本，重新封装了推理接口。并联合分类模子部署流程向各人展示了TensorRT C# API 的使用方式，方便各人快速上手使用。
为了方便各位开辟者使用，此处开辟了配套的演示项目，重要是基于Yolov8开辟的目标检测、目标分割、人体关键点识别、图像分类以及旋转目标识别，由于时间原因，还未开辟配套的技能文档，此处先行提供给各人项目源码，各人可以根据自己需求使用：

Yolov8 Det 目标检测项目源码：

https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov8_custom/Yolov8Det.cs

复制代码

Yolov8 Seg 目标分割项目源码：

https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov8_custom/Yolov8Seg.cs

复制代码

Yolov8 Pose 人体关键点识别项目源码：

https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov8_custom/Yolov8Pose.cs

复制代码

Yolov8 Cls 图像分类项目源码：

https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov8_custom/Yolov8Cls.cs

复制代码

Yolov8 Obb 旋转目标识别项目源码：

https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov8_custom/Yolov8Obb.cs

复制代码

同时对本项目开辟的案例进行了时间测试，以下时间只是程序运行一次的时间，测试环境为：

CPU：i7-165G7
CUDA型号：12.2
Cudnn：8.9.3
TensorRT：8.6.1.6

ModelBatch数据预处置惩罚模子推理效果后处置惩罚Yolov8s-Det225 ms7 ms20 msYolov8s-Obb249 ms15 ms32 msYolov8s-Seg223 ms8 ms128 msYolov8s-Pose227 ms7 ms20 msYolov8s-Cls216 ms1 ms3 ms 最后如果各位开辟者在使用中有任何标题，接待各人与我联系。

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