实现PyTorch/ONNX自定义节点操作的TensorRT部署

参考一

下面是基本步骤：

1. 加载训练好的bev transformer网络权重参数：

import torch
from model import Modelmodel = Model()
model.load_state_dict(torch.load("path/to/weights"))

2. 定义新的自定义操作：

import torch
from torch.autograd import Functionclass CustomOp(Function):@staticmethoddef forward(ctx, input, weight):# 这里实现自定义操作的前向传递output = ...ctx.save_for_backward(input, weight)return output@staticmethoddef backward(ctx, grad_output):# 这里实现自定义操作的反向传递input, weight = ctx.saved_tensorsgrad_input = ...grad_weight = ...return grad_input, grad_weight

3. 将自定义操作应用于transformer模块的网络层：

import torch.nn as nnclass Transformer(nn.Module):def __init__(self):super(Transformer, self).__init__()self.self_attn = CustomOp()  # 将自定义操作应用于transformer模块的网络层def forward(self, x):output = self.self_attn(x, weight)return output

4. 加载模型和权重参数，并转换为ONNX格式：

import onnx
from onnx import TensorProto, helper# 将模型和权重参数转换为ONNX格式
input_shape = (1,3,224,224)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
x = torch.randn(input_shape)
torch.onnx.export(model, x, 'model.onnx', input_names=input_names, output_names=output_names)# 加载ONNX模型
model = onnx.load("model.onnx")# 新增自定义操作，并将其插入ONNX模型
op_def = helper.make_node("CustomOp",inputs=["input", "weight"],outputs=["output"]
)
model.graph.node.append(op_def)# 修改输入和输出张量的数据类型为float32
for i in range(len(model.graph.input)):model.graph.input[i].type.tensor_type.elem_type = TensorProto.FLOAT
for i in range(len(model.graph.output)):model.graph.output[i].type.tensor_type.elem_type = TensorProto.FLOAT# 保存修改后的ONNX模型
onnx.save(model, "model_custom_op.onnx")

这样，我们就获得了带有自定义操作的ONNX模型。

参考二

首先，我们需要将原始PyTorch模型转换为ONNX格式，这可以通过以下代码完成：

import torch
import onnx
import onnxruntime# Load the model
model = torch.load("model.pt")# Set the model to evaluation mode
model.eval()# Dummy input for the model
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)# Export the model to ONNX
onnx_path = "model.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, input_names=input_names, output_names=output_names, opset_version=12)

接下来，我们需要使用ONNX库加载模型，并替换转换器模块的网络层。我们可以使用ONNX的Graph和Model API来实现这个过程。

import onnx
from onnx import numpy_helper
from onnx import ModelProto
import onnx.tools# Load the ONNX model
model_path = 'model.onnx'
onnx_model = onnx.load(model_path)# Find the Transformer module in the ONNX graph
for node in onnx_model.graph.node:if 'Transformer' in node.name:transformer_node = node# Find the weights of the Transformer module
for initializer in onnx_model.graph.initializer:if transformer_node.name in initializer.name:transformer_weights = numpy_helper.to_array(initializer)# Replace the Transformer module with custom node
from onnx.helper import make_node
custom_node = make_node(op_type='CustomOp', inputs=transformer_node.input, outputs=transformer_node.output, name=transformer_node.name)
onnx_model.graph.node.remove(transformer_node)
onnx_model.graph.node.append(custom_node)# Save the modified ONNX model
onnx.checker.check_model(onnx_model)
onnx.save(onnx_model, 'custom_model.onnx')

在代码中，我们首先加载了ONNX模型，然后遍历图寻找我们想要替换的Transformer模块。然后，我们在图中找到该层的权重，并使用其创建一个新的自定义节点，然后通过删除已有的Transformer节点，并将自定义节点添加到图中来替换它。最后，我们将修改后的模型保存为新的ONNX文件。

接下来，我们需要使用TensorRT来加载我们的自定义模型并运行推理。在TensorRT中使用自定义操作需要实现自定义插件。TensorRT提供了C++ API和Python API来实现自定义插件。这里我们将介绍如何使用Python API来实现自定义插件。

首先，我们需要实现我们的自定义操作。我们可以使用C ++编写自定义操作，然后使用Python API将其转换为TensorRT插件。这里，我们将为您提供一个示例代码，以了解如何将PyTorch中的自定义操作转换为TensorRT插件。

// Sample code for a custom operation to replace the Transformer module in PyTorch#include "NvInfer.h"
#include "NvInferPlugin.h"int main(int argc, char** argv) {// Create a new logger for TensorRTauto logger = nvinfer1::createLogger(nvinfer1::ILogger::Severity::kINFO);// Create a TensorRT builder and networkauto builder = nvinfer1::createInferBuilder(logger);auto network = builder->createNetwork();// Define the input tensor shapenvinfer1::Dims input_shape;input_shape.nbDims = 4;input_shape.d[0] = 1;input_shape.d[1] = 3;input_shape.d[2] = 224;input_shape.d[3] = 224;// Define the input tensorauto input = network->addInput("input", nvinfer1::DataType::kFLOAT, input_shape);// Define the output tensor shapenvinfer1::Dims output_shape;output_shape.nbDims = 4;output_shape.d[0] = 1;output_shape.d[1] = 3;output_shape.d[2] = 224;output_shape.d[3] = 224;// Define the output tensorauto output = network->addOutput("output", nvinfer1::DataType::kFLOAT, output_shape);// Create a new plugin layerauto plugin_factory = getPluginRegistry()->getPluginFactory("CustomOp");std::vector<nvinfer1::PluginField> plugin_fields;nvinfer1::PluginFieldCollection plugin_field_collection;plugin_field_collection.nbFields = static_cast<int>(plugin_fields.size());plugin_field_collection.fields = plugin_fields.data();auto plugin_layer = plugin_factory->createPlugin("CustomOp", &plugin_field_collection);// Add the plugin layer to the networknvinfer1::IPluginV2Layer* plugin = network->addPluginV2(&input, 1, *plugin_layer);// Build the TensorRT engineauto engine = builder->buildCudaEngine(*network);// Serialize the engine to a filenvinfer1::IHostMemory* serialized_engine = engine->serialize();std::ofstream engine_file("engine.trt", std::ios::binary);engine_file.write(static_cast<char*>(serialized_engine->data()), serialized_engine->size());// Destroy the objectsserialized_engine->destroy();engine->destroy();plugin_layer->destroy();network->destroy();builder->destroy();logger->destroy();return 0;
}

这里，我们定义了一个新的TensorRT Builder和Network，然后添加了我们的自定义OP。请注意，我们在创建自定义层时使用了PluginFactory，这需要从TensorRT插件注册表获取。PluginFactory需要插件类型名称来创建自定义插件。

接下来，我们使用以下代码将C ++插件转换为Python插件。

import tensorrt as trt
import numpy as np# Define our custom plugin layer with an instance normalization operation
class CustomOpLayer(trt.PluginLayer):def __init__(self, context, max_batch_size, *args, **kwargs):super().__init__(context, max_batch_size)def get_plugin_fields(self):# Define the plugin fieldsfields = [trt.PluginField("norm", np.array([1.0], dtype=np.float32), trt.PluginFieldType.FLOAT32)]# Return the plugin fieldsreturn fieldsdef get_output_type(self, idx, input_types):# Return the output types of the plugin layerreturn input_types[0]def plugin_op(self):# Implement the custom plugin operationreturn input_tensor * self.normdef create_plugin():# Create the plugin layerlayer = CustomOpLayer()# Return the plugin layerreturn layer# Register the plugin with TensorRT
trt.init_libnvinfer_plugins(logger, '')
plugin_registry = trt.get_plugin_registry()
plugin_creator = plugin_registry.get_plugin_creator("CustomOp", "1", "") 
plugin = plugin_creator.create_plugin('CustomOp', trt.PluginFieldCollection())

在代码中，我们定义了一个自定义层，该层包含一个实例归一化操作，并重写了基类中的get_plugin_fields，get_output_type和plugin_op方法。然后，我们通过使用get_plugin_registry来注册自定义插件，并使用get_plugin_creator和create_plugin方法来创建TensorRT插件。

现在，我们已经成功地将PyTorch模型转换为带有自定义操作的ONNX模型，并使用TensorRT API将其转换为可用于推理的TensorRT引擎和插件。我们可以使用如下代码来加载TensorRT引擎并运行推理：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit# Load the serialized engine
serialized_engine = open("engine.trt", "rb").read()# Create a TensorRT runtime
runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))# Deserialize the engine
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(serialized_engine)# Create a TensorRT execution context
context = engine.create_execution_context()# Allocate device memory for inputs and outputs
input = cuda.mem_alloc(1 * 3 * 224 * 224 * 4)
output = cuda.mem_alloc(1 * 3 * 224 * 224 * 4)# Load the input data to device memory
input_data = np.zeros((1, 3, 224, 224), dtype=np.float32)
cuda.memcpy_htod(input, input_data.ravel())# Run inference on the device
context.execute(1, [int(input), int(output)])# Copy the output data from device memory to host memory
output_data = np.empty((1, 3, 224, 224), dtype=np.float32)
cuda.memcpy_dtoh(output_data.ravel(), output)# Print the output data
print(output_data)

在代码中，我们首先使用TensorRT运行时和序列化引擎初始化TensorRT引擎。然后，我们为输入和输出分配设备内存，并将输入数据加载到设备内存中。最后，我们在设备上运行推理，并将输出数据从设备内存复制到主机内存。

这样就可以实现PyTorch自定义操作的TensorRT部署了。

参考三

以下是一个示例代码，用于将transformer模块的网络层融合为一个自定义的ONNX节点，并使用TensorRT插件实现。

首先，需要安装必要的Python库和TensorRT。以下是安装TensorRT的步骤：

1. 下载TensorRT并解压到合适的位置：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download
2. 安装TensorRT Python库：pip install tensorrt
3. 安装TensorRT Python插件库：pip install tensorrt-plugin

接下来，使用以下代码将transformer模块的网络层融合为一个自定义的ONNX节点：

import onnx
from onnx import helper, numpy_helper, shape_inference# Load the trained model
model_file = 'model.pt'
model = torch.load(model_file)# Get the weights of the transformer module
transformer_weights = model.transformer.state_dict()# Create the inputs and outputs for the new custom node
inputs = [helper.make_tensor_value_info('input', onnx.TensorProto.FLOAT, ['batch_size', 'seq_len', 'hidden_size']),helper.make_tensor_value_info('weights', onnx.TensorProto.FLOAT, ['num_layers', '3', 'hidden_size', 'hidden_size']),helper.make_tensor_value_info('bias', onnx.TensorProto.FLOAT, ['num_layers', '3', 'hidden_size']),
]
outputs = [helper.make_tensor_value_info('output', onnx.TensorProto.FLOAT, ['batch_size', 'seq_len', 'hidden_size'])
]# Create the new custom node
custom_node = helper.make_node('MyTransform',inputs=['input', 'weights', 'bias'],outputs=['output'],
)# Create the new ONNX graph with the custom node
graph_def = onnx.GraphProto()
graph_def.node.extend([custom_node])
graph_def.input.extend(inputs)
graph_def.output.extend(outputs)# Set the shape information for the inputs and outputs
graph_def = shape_inference.infer_shapes(graph_def)# Add the weights to the graph
for name, weight in transformer_weights.items():tensor = numpy_helper.from_array(weight.numpy(), name=name)graph_def.initializer.append(tensor)# Save the new ONNX graph
onnx_file = 'model.onnx'
onnx.save(graph_def, onnx_file)

注意，这里假设已经使用PyTorch训练好了一个transformer模型并保存为model.pt文件，需要将其加载到内存中。此外，在新的ONNX图中，使用了自定义节点MyTransform，需要在后续代码中实现这个节点。

接下来，使用TensorRT插件实现自定义节点。以下是示例代码：

import tensorrt as trt
import numpy as np# Define the custom plugin and create a TensorRT plugin registry
class MyTransformPlugin(trt.IPluginV2DynamicExt):def __init__(self, weights, bias):self.weights = weightsself.bias = biasdef get_plugin_type(self):return 'MyTransform'def get_plugin_version(self):return '1'def get_output_dtype(self, idx, layer):return trt.DataType.FLOATdef get_output_dimensions(self, idx, inputs, outputs, network):return inputs[0].shapedef configure_plugin(self, inputs, outputs, layers, max_batch_size):self.batch_size = inputs[0].shape[0]self.seq_len = inputs[0].shape[1]self.hidden_size = inputs[0].shape[2]self.num_layers = self.weights.shape[0]self.stream = Nonedef enqueue(self, inputs, outputs, bindings, workspace, stream):self.stream = streaminput_buf = inputs[0].as_gpu_tensor()  # [batch_size, seq_len, hidden_size]weights_buf = self.weights.as_gpu_tensor()  # [num_layers, 3, hidden_size, hidden_size]bias_buf = self.bias.as_gpu_tensor()  # [num_layers, 3, hidden_size]output_buf = outputs[0].as_gpu_tensor()  # [batch_size, seq_len, hidden_size]# Use CUDA kernel to perform the transformationcuda_module = None  # Load the CUDA module herecuda_module.my_transform(input_buf, weights_buf, bias_buf, output_buf, self.batch_size, self.seq_len, self.hidden_size, self.num_layers, stream.handle)def get_workspace_size(self, max_batch_size):return 0def destroy(self):passdef clone(self):return MyTransformPlugin(self.weights, self.bias)plugin_registry = trt.PluginRegistry()# Register the plugin with the TensorRT plugin registry
def register_plugin():plugin_creator = trt.PluginCreator(name='MyTransform', plugin_version='1', plugin_creator=MyTransformPlugin)plugin_registry.register_creator(plugin_creator, 'MyTransform')register_plugin()# Load the ONNX model with the custom node
onnx_file = 'model.onnx'
model_stream = open(onnx_file, 'rb')
model_proto = onnx.load(model_stream)# Create the TensorRT engine from the ONNX model
trt_logger = trt.Logger()
builder = trt.Builder(trt_logger)
builder.max_batch_size = 1
builder.fp16_mode = True
engine = builder.build_engine(model_proto, plugin_registry)

参考四

这个问题涉及到多个步骤，我尝试简单介绍一下：

1. 加载模型权重参数

使用PyTorch加载模型权重参数，尤其是transformer层的权重参数，可以使用以下代码：

import torchmodel = MyModel()  # 假设MyModel是你的模型
state_dict = torch.load("model_weights.pth")
model.load_state_dict(state_dict)

2. 定义自定义op

在PyTorch中定义自定义op的方式是通过继承torch.autograd.Function类并实现forward和backward方法。例如，以下是一个简单的自定义op示例：

import torchclass MyCustomOp(torch.autograd.Function):@staticmethoddef forward(ctx, input_tensor, weight_tensor):# 前向传递的逻辑output_tensor = input_tensor.mm(weight_tensor.t())ctx.save_for_backward(input_tensor, weight_tensor)return output_tensor@staticmethoddef backward(ctx, grad_output):# 反向传递的逻辑input_tensor, weight_tensor = ctx.saved_tensorsgrad_input = grad_output.mm(weight_tensor)grad_weight = grad_output.t().mm(input_tensor)return grad_input, grad_weight

在这个例子中，自定义op将输入张量input_tensor与权重张量weight_tensor相乘，并返回结果。在反向传递中，它计算输入张量和权重张量同时对梯度的贡献。

3. 使用自定义op替换transformer层

为了使用自定义op替换transformer层，你需要知道transformer层的具体实现。在PyTorch中，transformer层通常是一个torch.nn.TransformerEncoderLayer对象，它包含了多个子层，如self-attention层和全连接层。你需要将这些子层替换为自定义op。

以下是一个示例代码，假设你要将transformer层的全连接层替换为自定义op：

import torch.nn as nnclass MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8)self.custom_op = MyCustomOp.applydef forward(self, x):# 获取transformer层的各个子层self_attn = self.transformer.self_attnlinear1 = self.transformer.linear1dropout = self.transformer.dropoutlinear2 = self.transformer.linear2norm1 = self.transformer.norm1norm2 = self.transformer.norm2# 使用自定义op替换linear2层x = self_attn(x, x, x)[0]x = linear1(x)x = dropout(x)x = self.custom_op(x, linear2.weight)x = norm1(x)x = x + linear2.biasx = norm2(x)# 返回输出return x

在这个例子中，注意到我们使用了MyCustomOp.apply而不是直接调用MyCustomOp。这是因为PyTorch要求自定义op使用apply方法来处理前向和反向传递逻辑。

4. 将PyTorch模型转换为ONNX模型

使用PyTorch将模型导出为ONNX格式，可以使用以下代码：

import torch.onnxmodel = MyModel()  # 假设MyModel是你的模型
input_shape = (1, 512)  # 假设输入张量的形状为(1, 512)
output_path = "my_model.onnx"
model.eval()# 导出为ONNX模型
x = torch.randn(input_shape)
torch.onnx.export(model, x, output_path, input_names=["input"], output_names=["output"])

在这个例子中，我们使用torch.onnx.export方法将PyTorch模型导出为ONNX模型。注意要将模型设置为eval模式并提供模型输入和输出的名称。

5. 使用TensorRT加载自定义op

使用TensorRT加载ONNX模型需要使用TensorRT的C++ API。以下是一个简单的示例代码，假设你要使用TensorRT加载带有自定义op的ONNX模型：

#include "NvInfer.h"
#include "NvOnnxParser.h"using namespace nvinfer1;
using namespace nvonnxparser;void loadModelWithCustomOp(const std::string& model_path)
{// 创建TensorRT builder、network和ONNX解析器IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();IParser* parser = createParser(*network, gLogger);// 解析ONNX模型并检查是否成功if (!parser->parseFromFile(model_path.c_str(), 1)){std::cerr << "Failed to parse ONNX model" << std::endl;exit(EXIT_FAILURE);}// 注册自定义opconst char* op_name = "MyCustomOp";const char* plugin_name = "MyCustomOpPlugin";MyCustomOpPluginCreator plugin_creator;plugin_creator.setPluginName(plugin_name);bool registered = parser->registerPlugin(op_name, &plugin_creator);if (!registered){std::cerr << "Failed to register custom op" << std::endl;exit(EXIT_FAILURE);}// 创建推理引擎builder->setMaxBatchSize(1);builder->setMaxWorkspaceSize(1 << 30);ICudaEngine* engine = builder->buildCudaEngine(*network);// 释放资源parser->destroy();network->destroy();builder->destroy();engine->destroy();
}

在这个例子中，我们使用createParser方法创建ONNX解析器，并使用parseFromFile方法从文件中解析ONNX模型。然后，我们使用MyCustomOpPluginCreator类创建自定义op的插件，并使用registerPlugin方法注册自定义op。最后，我们使用buildCudaEngine方法创建推理引擎。

注意到我们需要为自定义op编写一个插件，并将其注册到ONNX解析器中。这是因为自定义op并不是TensorRT原生支持的操作。插件的编写和注册需要额外的代码，我在这里就不展开了。如果你想知道更多细节，可以参阅TensorRT的官方文档和代码示例。

希望这些代码能够帮助你解决问题！

参考五

对于这个问题，需要进行以下步骤：

1. 安装必要的库和工具

首先需要安装一些必要的库和工具，包括PyTorch、ONNX、TensorRT等。可以通过以下命令安装：

pip install torch==1.6.0 onnx==1.7.0 tensorrt==7.2.2.3 pycuda==2020.1

2. 加载训练好的模型权重

使用PyTorch加载训练好的模型权重，并将其转换为ONNX格式。可以参考以下代码：

import torch
import onnx# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pth')# 转换为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', input_names=input_names, output_names=output_names, opset_version=11)

3. 定义自定义节点

定义一个自定义节点来融合Transformer的所有子层。可以参考以下代码：

import onnx
from onnx import helper, shape_inference, TensorProtoclass TransformerFusion(helper.Node):def __init__(self, transformer_inputs, transformer_outputs, name=None):super().__init__('TransformerFusion', transformer_inputs, transformer_outputs, name=name)def transformer_fusion(inputs, outputs, name=None):node = TransformerFusion(inputs, outputs, name=name)return node

4. 加载模型并替换子层

使用ONNX API加载模型，并使用自定义节点替换Transformer的所有子层。可以参考以下代码：

# 加载ONNX模型
model = onnx.load('model.onnx')# 替换Transformer的所有子层
for node in model.graph.node:if node.op_type == 'MultiHeadAttention':# 替换MultiHeadAttention子层inputs = []for i in range(len(node.input)):if i == 0:inputs.append(node.input[i])else:inputs.append('dummy')outputs = node.outputtransformer_fusion_node = transformer_fusion(inputs, outputs)model.graph.node.remove(node)model.graph.node.extend([transformer_fusion_node])elif node.op_type == 'LayerNormalization':# 替换LayerNormalization子层inputs = []for i in range(len(node.input)):if i == 0:inputs.append(node.input[i])else:inputs.append('dummy')outputs = node.outputtransformer_fusion_node = transformer_fusion(inputs, outputs)model.graph.node.remove(node)model.graph.node.extend([transformer_fusion_node])# 推断模型形状
onnx.checker.check_model(model)
onnx.shape_inference.infer_shapes(model)

5. 导出有自定义op的ONNX模型

使用ONNX API导出带有自定义op的ONNX模型。可以参考以下代码：

# 导出有自定义op的ONNX模型
onnx.save(model, 'model_fused.onnx')

6. 使用TensorRT进行推断

使用TensorRT进行推断。可以参考以下代码：

import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
import tensorrt as trt# 定义TensorRT logger
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)# 加载TensorRT引擎
def load_engine():with open('model.plan', 'rb') as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())return engine# 创建TensorRT上下文
def create_context():engine = load_engine()context = engine.create_execution_context()return engine, context# 推断函数
def infer(context, inputs):inputs = [inp.astype(np.float32) for inp in inputs]outputs = [np.empty(output.shape, dtype=np.float32) for output in outputs]stream = cuda.Stream()bindings = []for inp in inputs:bindings.append(int(inp.gpudata))for out in outputs:bindings.append(int(out.gpudata))context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)stream.synchronize()return [out.get() for out in outputs]

7. 完整示例代码

import torch
import onnx
from onnx import helper, shape_inference, TensorProto
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
import tensorrt as trt# 定义自定义节点
class TransformerFusion(helper.Node):def __init__(self, transformer_inputs, transformer_outputs, name=None):super().__init__('TransformerFusion', transformer_inputs, transformer_outputs, name=name)def transformer_fusion(inputs, outputs, name=None):node = TransformerFusion(inputs, outputs, name=name)return node# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pth')# 转换为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', input_names=input_names, output_names=output_names, opset_version=11)# 加载ONNX模型
model = onnx.load('model.onnx')# 替换Transformer的所有子层
for node in model.graph.node:if node.op_type == 'MultiHeadAttention':# 替换MultiHeadAttention子层inputs = []for i in range(len(node.input)):if i == 0:inputs.append(node.input[i])else:inputs.append('dummy')outputs = node.outputtransformer_fusion_node = transformer_fusion(inputs, outputs)model.graph.node.remove(node)model.graph.node.extend([transformer_fusion_node])elif node.op_type == 'LayerNormalization':# 替换LayerNormalization子层inputs = []for i in range(len(node.input)):if i == 0:inputs.append(node.input[i])else:inputs.append('dummy')outputs = node.outputtransformer_fusion_node = transformer_fusion(inputs, outputs)model.graph.node.remove(node)model.graph.node.extend([transformer_fusion_node])# 推断模型形状
onnx.checker.check_model(model)
onnx.shape_inference.infer_shapes(model)# 导出有自定义op的ONNX模型
onnx.save(model, 'model_fused.onnx')# 创建TensorRT上下文
def create_context():with open('model.plan', 'rb') as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())context = engine.create_execution_context()return engine, context# 推断函数
def infer(context, inputs):inputs = [inp.astype(np.float32) for inp in inputs]outputs = [np.empty(output.shape, dtype=np.float32) for output in outputs]stream = cuda.Stream()bindings = []for inp in inputs:bindings.append(int(inp.gpudata))for out in outputs:bindings.append(int(out.gpudata))context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)stream.synchronize()return [out.get() for out in outputs]# 加载TensorRT引擎
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
engine, context = create_context()# 准备输入数据
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
outputs = [np.empty(shape, dtype=np.float32) for shape in engine.get_binding_shape(1)]# 进行推断
trt_outputs = infer(context, [input_data])# 验证推断结果
for i, trt_output in enumerate(trt_outputs):np.testing.assert_allclose(outputs[i], trt_output, atol=1e-3)

参考六

这是一个比较复杂的问题，需要详细的代码和步骤来回答。以下是一个大体的解决方案：

Step 1. 融合所有层并替换为自定义node

你需要先使用Python和ONNX Runtime执行以下步骤：

1. 加载训练好的CNN Transformer网络权重参数，并将其转换为ONNX模型。

2. 将ONNX模型中所有transformer层的节点融合成一个节点。

3. 将融合后的节点替换为自定义node，并添加相应的属性和输入/输出。

4. 导出新的ONNX模型。

这里给出一个简单的示例代码，假设模型的输入和输出都是固定的：

import onnx
from onnx import helper, shape_inference, TensorProto
from onnx import numpy_helper# 加载模型
model_path = 'model.onnx'
model = onnx.load(model_path)# 获取输入和输出张量的名称和形状
input_name = model.graph.input[0].name
input_shape = model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim
output_name = model.graph.output[0].name
output_shape = model.graph.output[0].type.tensor_type.shape.dim# 获取transformer层节点
transformer_node = []
for node in model.graph.node:if node.op_type == 'Transformer':transformer_node.append(node)# 融合所有transformer层节点
inputs = [helper.make_tensor_value_info('input', TensorProto.FLOAT, input_shape)]
outputs = [helper.make_tensor_value_info('output', TensorProto.FLOAT, output_shape)]
for node in transformer_node:inputs.append(node.input[0])outputs.append(node.output[0])
merge_node = helper.make_node('CustomTransformerOp', inputs, outputs, name='Merged_Transformer'
)# 替换所有transformer层节点为融合节点
new_nodes = []
for node in model.graph.node:if node not in transformer_node:new_nodes.append(node)else:new_nodes.append(merge_node)# 更新输入和输出节点的张量名称和形状
model.graph.input[0].name = 'input'
model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[0].dim_param = 'batch_size'
model.graph.output[0].name = 'output'
model.graph.output[0].type.tensor_type.shape.dim[0].dim_param = 'batch_size'# 更新ONNX模型
model.graph.node[:] = new_nodes
onnx.checker.check_model(model)
onnx.save(model, 'merged_model.onnx')

Step 2. 加载新的ONNX模型并使用TensorRT API生成plugin

我们需要使用C++代码加载新的ONNX模型，并使用TensorRT API生成plugin。这里需要TensorRT-7.0.0以上版本。

1. 使用ONNX Parser加载新的ONNX模型。

2. 声明自定义node的plugin。

3. 实现自定义node的plugin，并注册到TensorRT。

4. 构建一个TensorRT engine并运行推理。

以下是一个简单的示例代码，其中假设我们已经定义了CustomTransformerPlugin类和相应的实现：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <cmath>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <NvInfer.h>
#include <NvInferPlugin.h>
#include <NvOnnxParser.h>using namespace std;
using namespace nvinfer1;
using namespace nvonnxparser;
using namespace plugin;// 声明自定义transformer plugin
class CustomTransformerPlugin : public IPluginV2DynamicExt {public:// 构造函数CustomTransformerPlugin(const int hidden_size);// 使用weights加载模型参数CustomTransformerPlugin(const void* data, size_t length);// 返回plugin名称const char* getPluginType() const override;// 返回plugin版本const char* getPluginVersion() const override;// 返回plugin能力const PluginFieldCollection* getFieldNames() override;// 复制pluginIPluginV2DynamicExt* clone() const override;// 返回plugin输出大小DimsExprs getOutputDimensions(int outputIndex, const DimsExprs* inputs,int nbInputs, IExprBuilder& exprBuilder) override;// 设置plugin数据类型void setDataType(DataType type) override;// 返回plugin数据类型DataType getDataType() const override;// 返回plugin输出格式bool supportsFormatCombination(int pos, const PluginTensorDesc* inOut,int nbInputs, int nbOutputs) override;// 初始化pluginvoid configurePlugin(const DynamicPluginTensorDesc* in, int nbInputs,const DynamicPluginTensorDesc* out, int nbOutputs) override;// 返回plugin输出格式size_t getWorkspaceSize(const PluginTensorDesc* inputs, int nbInputs,const PluginTensorDesc* outputs, int nbOutputs) const override;// 运行推理int enqueue(const PluginTensorDesc* inputDesc, const PluginTensorDesc* outputDesc,const void* const* inputs, void* const* outputs, void* workspace,cudaStream_t stream) override;// 返回plugin序列化数据大小size_t getSerializationSize() const override;// 序列化pluginvoid serialize(void* buffer) const override;// 清空pluginvoid destroy() override;private:const int mHiddenSize;  // transformer隐藏层大小DataType mDataType;     // plugin数据类型
};// 实现plugin
CustomTransformerPlugin::CustomTransformerPlugin(const int hidden_size): mHiddenSize(hidden_size), mDataType(DataType::kFLOAT) {}CustomTransformerPlugin::CustomTransformerPlugin(const void* data, size_t length): mDataType(DataType::kFLOAT) {// 从weights中加载模型参数
}const char* CustomTransformerPlugin::getPluginType() const {return "CustomTransformerPlugin";
}const char* CustomTransformerPlugin::getPluginVersion() const {return "1";
}const PluginFieldCollection* CustomTransformerPlugin::getFieldNames() {static PluginFieldCollection fields;return &fields;
}IPluginV2DynamicExt* CustomTransformerPlugin::clone() const {return new CustomTransformerPlugin(mHiddenSize);
}DimsExprs CustomTransformerPlugin::getOutputDimensions(int outputIndex, const DimsExprs* inputs, int nbInputs,IExprBuilder& exprBuilder) {DimsExprs output(inputs[0]);output.d[2] = exprBuilder.operation(DimensionOperation::kPROD, *output.d[2], *exprBuilder.constant(mHiddenSize));return output;
}void CustomTransformerPlugin::setDataType(DataType type) {mDataType = type;
}DataType CustomTransformerPlugin::getDataType() const {return mDataType;
}bool CustomTransformerPlugin::supportsFormatCombination(int pos, const PluginTensorDesc* inOut,int nbInputs, int nbOutputs) {if (inOut[pos].format != TensorFormat::kLINEAR) {return false;}return true;
}void CustomTransformerPlugin::configurePlugin(const DynamicPluginTensorDesc* in, int nbInputs,const DynamicPluginTensorDesc* out, int nbOutputs) {}size_t CustomTransformerPlugin::getWorkspaceSize(const PluginTensorDesc* inputs, int nbInputs,const PluginTensorDesc* outputs, int nbOutputs) const {return 0;
}int CustomTransformerPlugin::enqueue(const PluginTensorDesc* inputDesc, const PluginTensorDesc* outputDesc,const void* const* inputs, void* const* outputs, void* workspace,cudaStream_t stream) {// 实现推理return 0;
}size_t CustomTransformerPlugin::getSerializationSize() const {// 返回序列化数据大小return 0;
}void CustomTransformerPlugin::serialize(void* buffer) const {// 序列化plugin
}void CustomTransformerPlugin::destroy() {// 清空plugin
}

然后是加载新的ONNX模型和生成plugin的完整示例代码：

int main() {// 加载ONNX模型const char* model_path = "merged_model.onnx";size_t size;char* buffer = readBuffer(model_path, size);  // 读取ONNX模型数据IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger);assert(runtime != nullptr);IPluginFactory* plugin_factory = createPluginFactory(gLogger);assert(plugin_factory != nullptr);nvonnxparser::IParser* parser = nvonnxparser::createParser(*plugin_factory, gLogger);assert(parser != nullptr);parser->parse(buffer, size);const int batch_size = 1;const int hidden_size = 512;const int seq_len = 128;const std::string input_name = "input";const std::string output_name = "output";// 注册自定义transformer pluginconst std::string plugin_name = "CustomTransformerPlugin";plugin_factory->registerCreator(plugin_name.c_str(), new PluginCreatorImpl<CustomTransformerPlugin>, true);// 创建engineIBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);assert(builder != nullptr);builder->setMaxBatchSize(batch_size);builder->setMaxWorkspaceSize(1 << 28);builder->setFp16Mode(false);builder->setInt8Mode(false);builder->setStrictTypeConstraints(false);INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(1U << static_cast<uint32_t>(NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH));IOptimizationProfile* profile = builder->createOptimizationProfile();ITensor* input_tensor = network->addInput(input_name.c_str(), DataType::kFLOAT, Dims4(batch_size, seq_len, hidden_size));ITensor* output_tensor = network->addOutput(output_name.c_str(), DataType::kFLOAT, Dims4(batch_size, seq_len, hidden_size));// 添加pluginconst auto plugin_creator = getPluginRegistry()->getPluginCreator(plugin_name.c_str(), "1", "");const PluginFieldCollection* plugin_fields = plugin_creator->getFieldNames();std::vector<PluginField> plugin_params;IPluginV2DynamicExt* plugin = plugin_creator->createPlugin("", plugin_fields, plugin_params);ITensor* plugin_outputs[] = {plugin->enqueue(1, &input_tensor, &output_tensor, nullptr, nullptr)};assert(plugin_outputs[0] != nullptr);// 构建engineprofile->setDimensions(input_name.c_str(), OptProfileSelector::kMIN, Dims4(1, 1, hidden_size));profile->setDimensions(input_name.c_str(), OptProfileSelector::kOPT, Dims4(batch_size, seq_len, hidden_size));profile->setDimensions(input_name.c_str(), OptProfileSelector::kMAX, Dims4(batch_size, seq_len, hidden_size));profile->setDimensions(output_name.c_str(), OptProfileSelector::kMIN, Dims4(1, 1, hidden_size));profile->setDimensions(output_name.c_str(), OptProfileSelector::kOPT, Dims4(batch_size, seq_len, hidden_size));profile->setDimensions(output_name.c_str(), OptProfileSelector::kMAX, Dims4(batch_size, seq_len, hidden_size));IOptimizationProfile** profiles = new IOptimizationProfile* {profile};ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithCustomizedOp(*network, *parser, *plugin_factory, *plugin, profiles, 1);assert(engine != nullptr);// 释放资源plugin->destroy();input_tensor->destroy();output_tensor->destroy();network->destroy();parser->destroy();plugin_factory->destroy();builder->destroy();runtime->destroy();free(buffer);return 0;
}

这就是完整的解决方案，需要注意的是，由于自定义node和plugin的实现需要基本的TensorRT知识，这里只是提供了一个简单的示例，具体的实现还需要根据自己的模型和需求进行调整。

参考七

以下是一个用PyTorch实现的简单示例，用于将一个训练好的CNN Transformer模型导出为带有自定义OP的ONNX模型。由于没有提供模型和权重参数，您需要根据您自己的模型和权重参数进行调整。

import torch
import onnx
import onnxruntime as ort
from onnx import helper
from onnx import AttributeProto, TensorProto, GraphProto
import numpy as np# Load trained model
model = torch.load('model.pt')# Set up input and output names
input_names = ['input_ids', 'attention_mask']
output_names = ['output']# Convert PyTorch model to ONNX
dummy_input = (torch.zeros(1, 512), torch.zeros(1, 512))
torch.onnx.export(model=model, args=dummy_input, f='model.onnx', input_names=input_names, output_names=output_names, opset_version=11)# Load ONNX model
onnx_model = onnx.load('model.onnx')# Create a custom ONNX node for the fused CNN Transformer model
custom_node = helper.make_node('CustomCNNTransformer',inputs=['input_ids', 'attention_mask', 'encoder_layer_0_attention_self_query_weight', 'encoder_layer_0_attention_self_query_bias', ...], # Replace with all necessary input namesoutputs=['output'],name='fused_model'
)# Remove original CNN Transformer nodes
graph = onnx_model.graph
for i in range(len(graph.node)):if graph.node[i].op_type == 'EncoderLayer':graph.node.pop(i)# Add custom ONNX node
graph.node.append(custom_node)# Create ONNX tensor for each weight parameter
encoder_layer_0_attention_self_query_weight_tensor = helper.make_tensor('encoder_layer_0_attention_self_query_weight', TensorProto.FLOAT, [512, 512], np.random.rand(512, 512).flatten().tolist())
encoder_layer_0_attention_self_query_bias_tensor = helper.make_tensor('encoder_layer_0_attention_self_query_bias', TensorProto.FLOAT, [512], np.random.rand(512).flatten().tolist())
...# Add ONNX tensor to graph initializers
graph.initializer.extend([encoder_layer_0_attention_self_query_weight_tensor, encoder_layer_0_attention_self_query_bias_tensor, ...])# Export final ONNX model with custom node and weight parameters
onnx.checker.check_model(onnx_model)
onnx.save(onnx_model, 'model_custom.onnx')# Load ONNX model with custom node and weight parameters using ONNXRuntime
session = ort.InferenceSession('model_custom.onnx')
input_data = {'input_ids': np.zeros((1, 512)), 'attention_mask': np.zeros((1, 512))}
outputs = session.run(None, input_data)# Implement custom plugin using TensorRT C++ API
# TODO: Implement custom plugin using TensorRT C++ API

此示例涉及以下步骤：

1. 加载已训练好的CNN Transformer模型。

2. 使用PyTorch将模型转换为ONNX格式。

3. 创建自定义ONNX节点用于融合CNN Transformer模型的所有层，并将其添加到ONNX图中。

4. 移除原始CNN Transformer节点。

5. 创建ONNX张量以存储融合模型的权重参数，并将它们添加到ONNX图的初始值中。

6. 导出包括自定义节点和权重参数的ONNX模型。

7. 使用ONNXRuntime加载带有自定义节点和权重参数的ONNX模型。

8. 用TensorRT C++ API实现自定义插件。

请注意，此示例仅包括用于将CNN Transformer模型融合为自定义ONNX节点的代码，不包括实现自定义插件的代码。你需要自己编写自定义插件的代码。