推荐使用TensorRT插件生成器(TPG):让自定义运算符开发更简单
2024-06-08 00:59:14作者:魏侃纯Zoe
在深度学习模型部署的过程中,常常会遇到某些特定的运算符不受TensorRT支持的情况。为了克服这一问题,我们向您推荐一款强大的工具——TPG(TensorRT Plugin Generator)。它是一款自动化工具,可快速为TensorRT生成不支持运算符的插件代码,让您无需深入了解TensorRT插件的工作原理或API使用。
1、项目介绍
TPG是一个Python工具,旨在帮助开发者轻松创建TensorRT插件,处理那些标准库中未涵盖的自定义操作。通过从ONNX模型中提取信息,并结合用户提供的自定义运算符,TPG能生成大部分所需代码,使您只需专注于实现关键的推理内核部分。
2、项目技术分析
TPG的主要功能包括:
- 自动代码生成:从ONNX模型和用户指定的自定义运算符中抽取信息,生成基础插件框架代码。
- YAML配置编辑:生成的YAML文件允许用户明确指定运算符特性,如输入/输出形状、支持的数据类型组合等。
- 编译与加载:生成的代码附带Makefile,方便构建动态库,并可通过
trtexec
或dlopen
加载。
TPG的亮点在于其简化了复杂的TensorRT插件开发流程,使您可以更加专注于算法的实现,而非底层细节。
3、项目及技术应用场景
在以下场景中,TPG尤其有用:
- 定制化模型优化:当您的模型中包含特有或复杂的运算符时,TPG可以帮助您快速生成TensorRT插件,以便充分利用硬件加速。
- 边缘设备部署:对于资源有限的边缘设备,需要高效运行的自定义模型,TPG可以简化开发工作并提高性能。
- 研究和实验:在探索新模型或新算法时,快速集成自定义运算符到TensorRT平台,TPG是理想的选择。
4、项目特点
- 易于使用:提供简单的命令行接口,提取ONNX模型中的信息,生成初始插件配置文件。
- 灵活配置:用户可根据需求修改YAML配置,以适应不同的运算符和性能要求。
- 代码骨架齐全:生成的C++代码已经包含了大部分框架,仅需补充推理内核即可完成完整插件。
- 最佳实践指导:提供详细的示例和文档,便于理解和应用。
安装与使用
TPG支持源码安装和Pypi包安装,具体步骤请参见项目README。一旦安装成功,您可以根据指南生成插件配置文件,完善配置,然后生成代码并进行最后的插件实现。
通过利用TPG,您将能够更高效地开发TensorRT插件,轻松应对各种自定义运算符挑战。现在就加入,提升您的模型部署效率吧!
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