ในด้านการเรียนรู้เชิงลึกสมัยใหม่ เทคโนโลยีการประมวลผลวิดีโอ AI ได้รับความสนใจมากขึ้นเรื่อยๆ TensorRT เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยเร่งการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก บทความนี้จะอธิบายรายละเอียดวิธีสร้างกลไก TensorRT สำหรับวิดีโอ AI เพื่อประมวลผลข้อมูลวิดีโออย่างมีประสิทธิภาพ
ขั้นแรก เราต้องเตรียมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ผ่านการฝึกอบรมแล้ว โมเดลนี้สามารถเป็นงานใดก็ได้ที่เหมาะสมสำหรับการประมวลผลวิดีโอ เช่น การตรวจจับเป้าหมาย การแบ่งส่วนภาพ เป็นต้น สำหรับการประมวลผลวิดีโอ เรามักจะใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าเป็นจุดเริ่มต้น เช่น ResNet, MobileNet เป็นต้น โมเดลเหล่านี้สามารถพบได้ในเฟรมเวิร์ก เช่น TensorFlow และ PyTorch
สมมติว่าเรามีโมเดลที่ได้รับการฝึกโดยใช้ PyTorch อยู่แล้ว เราจะแนะนำวิธีแปลงเป็นกลไก TensorRT ต่อไปโดยใช้เครื่องมือที่ PyTorch และ NVIDIA มอบให้
ขั้นตอนแรกคือการติดตั้งแพ็คเกจที่จำเป็น คุณต้องติดตั้งไลบรารี TensorRT ของ NVIDIA และการผูก Python ที่เกี่ยวข้อง สามารถติดตั้งได้โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้:
`ทุบตี
ติดตั้ง TensorRT
sudo dpkg -i tensorrt-
ติดตั้งการเชื่อมโยง Python
pip ติดตั้ง nvidia-pyindex.png
pip ติดตั้ง nvidia-tensorrt.php
-
เมื่อการติดตั้งเสร็จสมบูรณ์ เราสามารถเริ่มเขียนโค้ดเพื่อโหลดโมเดลและแปลงเป็นกลไก TensorRT ได้ ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนเฉพาะ:
1. โหลดโมเดลและปรับให้เหมาะสม:
หลังจากโหลดโมเดลใน PyTorch แล้ว จะต้องแปลงเป็นรูปแบบ ONNX ซึ่งเป็นการแสดงระดับกลางที่ TensorRT รองรับ จากนั้น ใช้ API ที่ NVIDIA จัดเตรียมไว้ให้เพื่อแปลงโมเดล ONNX ให้เป็นกลไก TensorRT
2. โค้ดตัวอย่างจะเป็นดังนี้:
`หลาม
นำเข้าไฟฉาย
จาก torch2trt นำเข้า torch2trt
จาก torchvision.models นำเข้า resnet18
#โหลดโมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้า
model = resnet18(ฝึกไว้แล้ว=True).cuda().eval()
# สร้างเทนเซอร์อินพุตตัวอย่าง
x = torch.ones((1, 3, 224, 224)).cuda()
# แปลงโมเดลเป็นเอ็นจิ้น TensorRT
model_trt = torch2trt (รุ่น, [x])
# บันทึกโมเดล
torch.save(model_trt.state_dict(), 'resnet18_trt.pth')
-
3. ใช้แบบจำลองที่แปลงแล้วสำหรับการอนุมาน:
เมื่อแปลงโมเดลเป็นกลไก TensorRT เรียบร้อยแล้ว ก็จะสามารถใช้สำหรับงานประมวลผลวิดีโอได้ ในการใช้งานจริง คุณอาจต้องประมวลผลเฟรมวิดีโอเป็นชุดเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ นี่คือโค้ดตัวอย่างง่ายๆ ที่แสดงวิธีใช้โมเดลที่แปลงแล้วสำหรับการอนุมานในเฟรมวิดีโอ:
`หลาม
จาก torch2trt นำเข้า TRTModule
#โหลดรุ่น
model_trt = TRTModule()
model_trt.load_state_dict(torch.load('resnet18_trt.pth'))
# ประมวลผลเฟรมวิดีโอ
def process_video_frame (เฟรม):
frame_tensor = torch.from_numpy(frame).unsqueeze(0).cuda()
ด้วย torch.no_grad():
เอาท์พุท = model_trt (frame_tensor)
ส่งคืนเอาต์พุต cpu().numpy()
# ตัวอย่างการประมวลผลเฟรมวิดีโอ
video_frame = ... #นี่คือเฟรมจริงที่ควรอ่านจากสตรีมวิดีโอหรือไฟล์
process_frame = process_video_frame(video_frame)
-
ด้วยขั้นตอนข้างต้น เราจึงสามารถแปลงโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับการฝึกให้เป็นกลไก TensorRT และนำไปใช้กับงานประมวลผลวิดีโอ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ วิธีการนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงความเร็วในการดำเนินการโมเดลเท่านั้น แต่ยังช่วยลดเวลาแฝง ทำให้การประมวลผลวิดีโอแบบเรียลไทม์เป็นไปได้
สุดท้ายนี้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้ดียิ่งขึ้น คุณสามารถพิจารณาใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีอื่นๆ ที่ NVIDIA มอบให้ เช่น DLA (Deep Learning Accelerator) และตัวเข้ารหัส/ตัวถอดรหัสฮาร์ดแวร์ NVDEC/NVENC ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลวิดีโอได้อย่างมาก
ฉันหวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจวิธีสร้างกลไก TensorRT สำหรับวิดีโอ AI ได้ดีขึ้น หากคุณมีคำถามหรือต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติม โปรดไปที่เอกสารอย่างเป็นทางการของ TensorRT และฟอรัมชุมชนเพื่อรับการสนับสนุน