深度学习部署硬件指南
引言
深度学习部署硬件是在深度学习模型的训练完成后，将其部署到硬件设备上进行推理的过程。本篇文章将向你介绍深度学习部署硬件的流程以及每个步骤中需要做的事情和相关代码。
流程概览
以下是深度学习部署硬件的一般流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1. 选择硬件平台 | 选择适合你的深度学习模型的硬件平台，例如CPU、GPU或者专用的加速器。 |
| 2. 确定推理框架 | 选择一个适合你的硬件平台的深度学习推理框架，例如TensorRT、OpenVINO等。 |
| 3. 模型转换 | 将训练好的深度学习模型转换为推理框架可用的格式，例如TensorFlow SavedModel、ONNX等。 |
| 4. 编写推理代码 | 使用推理框架提供的API编写推理代码。 |
| 5. 部署到硬件设备 | 将编写好的推理代码部署到目标硬件设备上。 |
| 6. 性能优化 | 针对具体硬件平台进行性能优化，例如使用批处理技术、模型压缩等。 |
接下来，我们将逐步详细介绍每个步骤所需的操作和代码。
1. 选择硬件平台
根据你所使用的深度学习模型的要求，选择合适的硬件平台。常见的选择包括CPU、GPU以及专用的加速器，如NVIDIA的Tensor Core等。
2. 确定推理框架
根据所选硬件平台，选择一个适合的深度学习推理框架。例如，如果你使用NVIDIA的GPU，可以选择TensorRT作为推理框架；如果你使用Intel的CPU，可以选择OpenVINO。
3. 模型转换
将训练好的深度学习模型转换为推理框架可用的格式。具体的转换方式取决于所选的推理框架和模型格式。以下是一个使用TensorFlow SavedModel转换为TensorRT可用格式的例子：
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt
def convert_saved_model(saved_model_dir, trt_model_path):
conversion_params = trt.DEFAULT_TRT_CONVERSION_PARAMS
conversion_params = conversion_params._replace(precision_mode="FP16")
converter = trt.TrtGraphConverterV2(
input_saved_model_dir=saved_model_dir,
conversion_params=conversion_params)
converter.convert()
converter.save(trt_model_path)
注释：上述代码将使用TensorRT的默认参数将TensorFlow SavedModel转换为TensorRT模型，并将其保存到指定路径。
4. 编写推理代码
使用所选推理框架的API编写推理代码。以下是一个使用TensorRT进行推理的例子：
import tensorrt as trt
def load_trt_model(trt_model_path):
trt_logger = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
trt_runtime = trt.Runtime(trt_logger)
with open(trt_model_path, 'rb') as f:
engine_data = f.read()
engine = trt_runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)
return engine
def inference(engine, input_data):
with engine.create_execution_context() as context:
input_binding = engine.get_binding_index('input')
output_binding = engine.get_binding_index('output')
input_data = input_data.astype(np.float32)
output_data = np.empty(output_shape, dtype=np.float32)
context.set_binding_shape(input_binding, input_data.shape)
context.set_binding_shape(output_binding, output_data.shape)
inputs, outputs, bindings = [], [], []
inputs.append(input_data)
outputs.append(output_data)
bindings.append(int(inputs[-1].data_ptr()))
bindings.append(int(outputs[-1].data_ptr()))
stream = cuda.Stream()
context.execute_async_v2(bindings=bindings
