加速深度学习推理：使用TensorRT对YOLOv8模型进行int8量化

引言

随着深度学习在各个领域的广泛应用，模型的推理速度成为衡量其实际应用价值的重要指标之一。NVIDIA TensorRT 是一个高性能的深度学习推理优化器，能够显著加速深度学习模型的部署。YOLOv8 作为最新的YOLO系列目标检测模型，以其出色的性能和实时性能而受到广泛关注。本文将介绍如何结合 TensorRT 和 int8 量化技术，对 YOLOv8 模型进行优化。

准备工作

1. 安装 NVIDIA TensorRT：
   确保你的系统中安装了与你的 CUDA 版本兼容的 TensorRT。可以从 NVIDIA 官网下载并安装。

2. 准备 YOLOv8 模型：
   你需要有一个训练好的 YOLOv8 模型，包括其权重文件和配置文件。这些通常可以通过 YOLOv8 的官方 GitHub 仓库获得或自己训练。

3. 设置环境：
   确保你的环境中有 Python 和必要的库（如 PyTorch、ONNX、TensorRT 等）。

转换模型到 ONNX

TensorRT 支持多种模型格式，但 ONNX 是最常用的之一。首先，你需要将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。

import torch
import torch.onnx
# 加载模型
model = YOLOv8(weights='yolov8n.pt')  # 假设你使用的是最小的YOLOv8模型
model.eval()
# 准备一个输入张量
x = torch.randn(1, 3, 640, 640)  # 假设输入尺寸为640x640
# 转换为ONNX
torch.onnx.export(model,               # 模型
                    x,                   # 模型输入
                    "yolov8n.onnx",      # 输出的ONNX文件名
                    export_params=True,   # 存储训练参数
                    opset_version=11,     # ONNX版本
                    do_constant_folding=True,  # 是否执行常量折叠优化
                    input_names = ['input'],   # 输入层的名称
                    output_names = ['output'],  # 输出层的名称
                    dynamic_axes={'input' : {0 : 'batch_size'},    # 批处理大小是可变的
                                  'output' : {0 : 'batch_size'}}) # 假设输出尺寸也随批处理大小变化

使用 TensorRT 进行 int8 量化

TensorRT 提供了几种量化策略，包括显式 int8 量化。这里我们使用 TensorRT 的 API 来量化 ONNX 模型。

1. 解析 ONNX 模型：
   使用 TensorRT 的 OnnxParser 来解析 ONNX 模型。

2. 配置量化器：
   设置量化器配置，指定量化模式（如 int8）和校准数据集。

3. 构建引擎：
   根据配置构建优化后的 TensorRT 引擎。

由于直接展示完整的 TensorRT API 调用代码较为冗长，这里提供一个简化的伪代码框架：

```python
import tensorrt as trt

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
EXPLICIT_BATCH = 1 << (int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)

with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network(EXPLICIT_BATCH) as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
with open(‘yolov8n.onnx’, ‘rb’) as model:
parser.parse(model.read())

# 假设我们已经有了量化配置文件和校准数据
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 20  # 1MB
# 启用 int8 量化
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8_MODE)
# 假设已经定义了 profile 和 calibration table
# ...
# 创建引擎
engine = builder.build