TensorRT C# API 項目介紹：基於C#與TensorRT部署深度學習模型

来源:https://www.cnblogs.com/guojin-blogs/p/18108220
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開發了TensorRT C# API 2.0版本，該版本在開發時充分考慮了上一版本應用時出現的問題，併進行了改進。同時在本版本中，我們對介面進行了優化，使用起來更加簡單，並同時提供了相關的應用案例，方便開發者進行使用。 ...


TensorRT C# API 項目介紹：基於C#與TensorRT部署深度學習模型

1. 項目介紹

   NVIDIA® TensorRT™ 是一款用於高性能深度學習推理的 SDK，包括深度學習推理優化器和運行時，可為推理應用程式提供低延遲和高吞吐量。基於 NVIDIA TensorRT 的應用程式在推理過程中的執行速度比純 CPU 平臺快 36 倍，使您能夠優化在所有主要框架上訓練的神經網路模型，以高精度校準低精度，並部署到超大規模數據中心、嵌入式平臺或汽車產品平臺。

  TensorRT 基於 NVIDIA CUDA® 並行編程模型構建，使您能夠在 NVIDIA GPU 上使用量化、層和張量融合、內核調整等技術來優化推理。TensorRT 提供 INT8 使用量化感知訓練和訓練後量化和浮點 16 （FP16） 優化，用於部署深度學習推理應用程式，例如視頻流、推薦、欺詐檢測和自然語言處理。低精度推理可顯著降低延遲，這是許多實時服務以及自主和嵌入式應用所必需的。TensorRT 與 PyTorch 和 TensorFlow 集成，因此只需一行代碼即可實現 6 倍的推理速度。TensorRT 提供了一個 ONNX 解析器，因此您可以輕鬆地將 ONNX 模型從常用框架導入 TensorRT。它還與 ONNX 運行時集成，提供了一種以 ONNX 格式實現高性能推理的簡單方法。

  基於這些優勢，TensorRT目前在深度模型部署應用越來越廣泛。但是TensorRT目前只提供了C++與Python介面，對於跨語言使用十分不便。目前C#語言已經成為當前編程語言排行榜上前五的語言，也被廣泛應用工業軟體開發中。為了能夠實現在C#中調用TensorRT部署深度學習模型，我們在之前的開發中開發了TensorRT C# API。雖然實現了該介面，但由於數據傳輸存在問題，當時開發的版本在應用時存在較大的問題。

  基於此，我們開發了TensorRT C# API 2.0版本，該版本在開發時充分考慮了上一版本應用時出現的問題，併進行了改進。同時在本版本中，我們對介面進行了優化，使用起來更加簡單，並同時提供了相關的應用案例，方便開發者進行使用。

  • TensorRT C# API 項目源碼：
https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API.git
  • TensorRT C# API 項目應用源碼：
https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples.git

2. 介面介紹

  下麵簡單介紹一下該項目封裝的介面：

  • class Nvinfer

  • 模型推理類: 該類主要是封裝了轉換後的介面，用戶可以直接調用該類進行初始化推理引擎。

  • **public static void OnnxToEngine(string modelPath, int memorySize) **

    • 模型轉換介面：可以調用封裝的TensorRT中的ONNX 解釋器，對ONNX模型進行轉換，並根據本機設備信息，編譯本地模型，將模型轉換為TensorRT 支持的engine格式。
    • string modelPath： 本地ONNX模型地址，只支持ONNX格式，且ONNX模型必須為確定的輸入輸出，暫不支持動態輸入。
    • int memorySize: 模型轉換時分配的記憶體大小

  • **public Nvinfer(string modelPath) **

    • Nvinfer 初始化介面: 初始化Nvinfer類，主要初始化封裝的推理引擎，該推理引擎中封裝了比較重要的一些類和指針。
    • string modelPath: engine模型路徑。

  • **public Dims GetBindingDimensions(int index)/GetBindingDimensions(string nodeName) **

    • 獲取節點維度介面: 通過埠編號或者埠名稱，獲取綁定的埠的形狀信息.
    • int index: 綁定埠的編號
    • string nodeName: 綁定埠的名稱
    • return Dims: 介面返回一個Dims結構體，該結構體包含了節點的維度大小以及每個維度的具體大小。

  • public void LoadInferenceData(string nodeName, float[] data)/LoadInferenceData(int nodeIndex, float[] data)

    • 載入待推理數據介面: 通過埠編號或者埠名稱，將處理好的帶推理數據載入到推理通道上。
    • string nodeName: 待載入推理數據埠的名稱。
    • **int nodeIndex: **待載入推理數據埠的編號。
    • float[] data: 處理好的待推理數據，由於目前使用的推理數據多為float類型，因此此處目前只做了該類型介面。

  • public void infer()

    • 模型推理介面: 調用推理介面，對載入到推理通道的數據進行推理。

  • public float[] GetInferenceResult(string nodeName)/GetInferenceResult(int nodeIndex)

    • 獲取推理結果: 通過埠編號或者埠名稱，讀取推理好的結果數據。
    • string nodeName: 推理結果數據埠的名稱。
    • **int nodeIndex: **推理結果數據埠的編號。
    • return float[]: 返回值為指定節點的推理結果數據。

3. 安裝流程

  下麵演示一下安裝方式，下文所有演示都是基於以下環境進行配置的：

  • 操作系統：Windows 11

  • 編譯平臺：Visual Studio 2022

  • 顯卡型號：RTX 2060

  • CUDA型號：12.2

  • Cudnn：8.9.3

  • TensorRT：8.6.1.6

  對於CUDA以及Cudnn的安裝此處不再作過多演示，大家可以自行安裝。

3.1 TensorRT安裝

  首先確定安裝的CUDA版本，在命令提示符中輸入nvcc -V指令，便可以獲取安裝的CUDA版本。

  接下來訪問TensorRT Download | NVIDIA Developer下載安裝包，此處安裝8.x系列，安裝最新的版本8.6，如下圖所示，通過下載Zip文件進行安裝，大家可以根據自己的CUDN版本進行下載。

  由於下載的是編譯好的文件，因此在下載完成後，大家可以將其解壓到常用的安裝目錄，然後將路徑添加到環境變數即可，下麵路徑為本機安裝的TensorRT路徑，將其添加到本機的Path環境變數中。

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

3.2 下載項目源碼

  由於CUDA以及TensorRT程式集文件較大，無法打包成NuGet Package，因此需要用戶自己進行編譯。

  首先第一步下載項目源碼，使用Git命令將源碼下載到本地，如下圖所示

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

  然後使用Visual Studio 2022打開解決方案文件，如下圖所示：

  該解決方案中包含兩個項目，一個是C++項目，該項目是封裝的TensorRT介面，將介面封裝到動態鏈接庫中；另一個是C#項目，該項目是讀取動態鏈接庫中的C++介面，然後重新封裝該介面。

3.3 配置C++項目

  接下來配置C++項目，主要分為以下幾步：

第一步：設置項目輸出類型

  C++項目主要用於生成動態鏈接庫文件，因此將配置類型改為動態庫(.dll)。

第二部：設置包含目錄

  當前C++項目主要使用兩個依賴庫，主要是CUDA(CUDNN)以及TensorRT，因此此處主要配置這兩個依賴項，用戶根據自己的安裝情況進行配置即可。

  以下是本設備CUDA(CUDNN)以及TensorRT的包含目錄位置，用戶在使用時這需要根據自己本機安裝情況進行設置即可。

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

第三步：設置庫目錄

  下麵設置安裝的CUDA(CUDNN)以及TensorRT的庫目錄情況，如下圖所示。

  以下是本設備CUDA(CUDNN)以及TensorRT的庫目錄位置，用戶在使用時這需要根據自己本機安裝情況進行設置即可。

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

第四步：設置附加依賴項

  下麵設置附加依賴項，附加依賴項文件在上一步設置的庫目錄路徑中，此處主要添加.lib文件。

  以下是CUDA(CUDNN)以及TensorRT的附加依賴項目錄，但不同版本可能會不一致，因此用戶在使用時需要根據自己的安裝情況進行設置。

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

第五步：設置預處理器

  由於項目中應用了一些不安全方法，所以需要在巨集定義中添加以下定義，如下圖所示：

_CRT_SECURE_NO_WARNINGS

第六步：編譯項目源碼

  接下來生成C++項目，此處選擇生成，不要選擇運行，如下圖所示：

  最終可以看出生成的動態鏈接庫文件名稱以及文件路徑，這個路徑在下一步中十分重要。

3.4 編譯C#項目

  接下來編譯C#項目，C#項目只需要修改一下位置即可，修改NativeMethods.cs文件中的dll文件路徑，該路徑及上一步中C++項目生成的動態鏈接庫文件，如下圖所示：

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

  接下來就可以運行C#項目，生成類庫文件，如下圖所示：

4. 介面調用

4.1 創建並配置C#項目

  首先創建一個簡單的C#項目，然後添加項目配置。

  首先是添加TensorRT C# API 項目引用，如下圖所示，添加上文中C#項目生成的dll文件即可。

  接下來添加OpenCvSharp，此處通過NuGet Package安裝即可，此處主要安裝以下兩個程式包即可：

  配置好項目後，項目的配置文件如下所示：

<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>

4.2 添加推理代碼

  此處演示一個簡單的圖像分類項目，以Yolov8-cls項目為例：

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;
}

4.3 項目演示

  配置好項目並編寫好代碼後，運行該項目，項目輸出如下所示：

[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

  通過上面輸出可以看出，模型推理僅需1.1434ms，大大提升了模型的推理速度。

5. 總結

  在本項目中，我們開發了TensorRT C# API 2.0版本，重新封裝了推理介面。並結合分類模型部署流程向大家展示了TensorRT C# API 的使用方式，方便大家快速上手使用。

  為了方便各位開發者使用，此處開發了配套的演示項目，主要是基於Yolov8開發的目標檢測、目標分割、人體關鍵點識別、圖像分類以及旋轉目標識別，由於時間原因，還未開發配套的技術文檔，此處先行提供給大家項目源碼，大家可以根據自己需求使用：

  • Yolov8 Det 目標檢測項目源碼：
https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov8_custom/Yolov8Det.cs
  • Yolov8 Seg 目標分割項目源碼：
https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov8_custom/Yolov8Seg.cs
  • Yolov8 Pose 人體關鍵點識別項目源碼：
https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov8_custom/Yolov8Pose.cs
  • Yolov8 Cls 圖像分類項目源碼：
https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov8_custom/Yolov8Cls.cs
  • Yolov8 Obb 旋轉目標識別項目源碼：
https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov8_custom/Yolov8Obb.cs

  同時對本項目開發的案例進行了時間測試，以下時間只是程式運行一次的時間，測試環境為：

  • CPU：i7-165G7

  • CUDA型號：12.2

  • Cudnn：8.9.3

  • TensorRT：8.6.1.6

Model Batch 數據預處理 模型推理 結果後處理
Yolov8s-Det 2 25 ms 7 ms 20 ms
Yolov8s-Obb 2 49 ms 15 ms 32 ms
Yolov8s-Seg 2 23 ms 8 ms 128 ms
Yolov8s-Pose 2 27 ms 7 ms 20 ms
Yolov8s-Cls 2 16 ms 1 ms 3 ms

  最後如果各位開發者在使用中有任何問題，歡迎大家與我聯繫。


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