AIビデオ用のtensorrtを構築する方法

現代のディープラーニングの分野では、AI動画処理技術がますます注目を集めています。 TensorRT は、深層学習モデルの展開を加速する強力なツールです。この記事では、ビデオ データを効率的に処理するために AI ビデオ用の TensorRT エンジンを構築する方法について詳しく説明します。

まず、トレーニングされた深層学習モデルを準備する必要があります。このモデルは、ターゲット検出、画像セグメンテーションなど、ビデオ処理に適した任意のタスクにすることができます。ビデオ処理の場合、通常、ResNet、MobileNet などの事前トレーニングされたモデルを開始点として使用します。これらのモデルは、TensorFlow や PyTorch などのフレームワークで見つけることができます。

PyTorch に基づいてトレーニングされたモデルがすでにあると仮定して、次に、PyTorch と NVIDIA が提供するツールを使用してモデルを TensorRT エンジンに変換する方法を紹介します。

最初のステップは、必要なパッケージをインストールすることです。 NVIDIA の TensorRT ライブラリと対応する Python バインディングをインストールする必要があります。次のコマンドでインストールできます。

「バッシュ」

TensorRT をインストールする

sudo dpkg -i tensorrt- .deb

Python バインディングをインストールする

pip インストール nvidia-pyindex

pip インストール nvidia-tensorrt

`

インストールが完了したら、モデルをロードして TensorRT エンジンに変換するためのコードの作成を開始できます。具体的な手順は次のとおりです。

1. モデルをロードして最適化します。

モデルを PyTorch にロードした後、TensorRT でサポートされる中間表現である ONNX 形式に変換する必要があります。次に、NVIDIA が提供する API を使用して、ONNX モデルを TensorRT エンジンに変換します。

2. サンプルコードは次のとおりです。

`パイソン

輸入トーチ

torch2trt から torch2trt をインポート

torchvision.models から resnet18 をインポート

#事前トレーニング済みモデルをロードする

モデル = resnet18(pretrained=True).cuda().eval()

# サンプル入力テンソルを作成する

x = torch.ones((1, 3, 224, 224)).cuda()

# モデルを TensorRT エンジンに変換する

model_trt = torch2trt(モデル, [x])

# モデルの保存

torch.save(model_trt.state_dict(), 'resnet18_trt.pth')

`

3. 変換されたモデルを推論に使用します。

モデルが TensorRT エンジンに正常に変換されると、ビデオ処理タスクに使用できるようになります。実際のアプリケーションでは、効率を向上させるためにビデオ フレームをバッチ処理する必要がある場合があります。以下は、ビデオ フレームの推論に変換されたモデルを使用する方法を示す簡単なコード例です。

`パイソン

torch2trt インポート TRTModule から

#モデルのロード

モデル_trt = TRTModule()

model_trt.load_state_dict(torch.load('resnet18_trt.pth'))

# ビデオフレームを処理する

def process_video_frame(フレーム):

Frame_tensor = torch.from_numpy(frame).unsqueeze(0).cuda()

torch.no_grad() を使用:

出力 = model_trt(frame_tensor)

出力.cpu().numpy()を返す

# サンプルビデオフレーム処理

video_frame = ... #ここでは実際のフレームをビデオ ストリームまたはファイルから読み取る必要があります

処理済み_フレーム = プロセス_ビデオ_フレーム(ビデオ_フレーム)

`

上記の手順により、トレーニングされた深層学習モデルを TensorRT エンジンに効果的に変換し、AI ビデオ処理タスクに適用できます。このアプローチにより、モデルの実行速度が向上するだけでなく、遅延も短縮され、リアルタイムのビデオ処理が可能になります。

最後に、パフォーマンスをさらに最適化するために、DLA (ディープ ラーニング アクセラレータ) や NVDEC/NVENC ハードウェア エンコーダ/デコーダなど、NVIDIA が提供する他のツールやテクノロジの使用を検討できます。これにより、ビデオ処理効率が大幅に向上します。

この記事が、AI ビデオ用の TensorRT エンジンを構築する方法をよりよく理解するのに役立つことを願っています。ご質問がある場合、またはさらにサポートが必要な場合は、TensorRT の公式ドキュメントおよびコミュニティ フォーラムにアクセスしてサポートを求めてください。