11
11

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

TensorFlow 2.X & TensorRT による推論高速化の第一歩

Last updated at Posted at 2020-03-08

はじめに

Keras Applicationsのモデルを利用し、TensorRT用モデルへの変換・推論までをざっと書いています。
TensorRTなどのインストールは、NVIDIA GPU Cloudのコンテナを利用するのでスコープ外です。

準備

事前条件

  • Dockerインストール済
    • かつ、GPUコンテナが利用可能

実行環境 起動

以下で、実行環境を起動。
Jupyterがインストール済なので、以降のコードはJupyter上で試せます。

docker run -it --rm --gpus all -p 8888:8888 --shm-size=1g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.02-tf2-py3 bash

# (Optional)
jupyter lab
  • nvcr.io/nvidia/tensorflowは、NVIDIA GPU Cloudに登録されているコンテナです。
    • 本コンテナでは、TensorFlow 2.1, TensorRT 7.0, その他Jupyterなどがインストール済です。
  • (Optional) shm-size, ulimit: モデル変換時にメインメモリをごりごり使うので、メモリ確保失敗の対策も兼ね設定する。
  • (Optional) 8888ポートは、Jupyterのため。

参考: Growth設定

Kerasを使うときよくでるエラー対策のメモリ制約。

メモリ制限例
import tensorflow as tf

for dev in tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'):
    tf.config.experimental.set_memory_growth(dev, True)

変換

まず、対象モデルを出力します。ポイントは、保存形式です。
save_formattfを指定し、Tensorflow SavedModelで保存します。
(TensorFlow 2.Xではデフォルトなので不要ですが)

Kerasでのモデル保存
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16

model = VGG16(weights='imagenet')
model.save('./vgg16', save_format='tf')

次にモデルを変換します。

TensorRT変換 単精度浮動小数点(Float32)版
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt

converter = trt.TrtGraphConverterV2(input_saved_model_dir='./vgg16',
                                    conversion_params=trt.DEFAULT_TRT_CONVERSION_PARAMS)
converter.convert()
converter.save('./vgg16-tensorrt')

半精度浮動小数点版

Float16で変換したい場合は、converterのパラメータを変更します。

converter = trt.TrtGraphConverterV2(input_saved_model_dir='./vgg16',
                                    conversion_params=trt.DEFAULT_TRT_CONVERSION_PARAMS._replace(precision_mode=trt.TrtPrecisionMode.FP16))

整数版

8-bit整数にする場合、キャリブレーションが必要になります。学習に使用したデータを利用すればよいと思います。

今回のVGG16の設定では、$(N, 224, 224, 3)$のShapeで渡します。

import numpy as np

def calibration_input_fn():  # キャリブレーション用データ生成関数
    yield np.random.uniform(size=(5, 224, 224, 3)).astype(np.float32),  # 末尾の , を忘れないこと

converter = trt.TrtGraphConverterV2(input_saved_model_dir='./vgg16',
                                    conversion_params=trt.DEFAULT_TRT_CONVERSION_PARAMS._replace(precision_mode=trt.TrtPrecisionMode.INT8, use_calibration=True))
converter.convert(calibration_input_fn=calibration_input_fn)
converter.save('./vgg16-tensorrt')

推論

変換したモデルをロードし、推論に利用するオブジェクトを取り出します。
そして、そのオブジェクトを関数Callすることで推論が走ります。

model = tf.saved_model.load('./vgg16-tensorrt', tags=[tf.saved_model.SERVING])
infer = model.signatures[tf.saved_model.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY]

# ダミーの入力
x = np.random.uniform(size=(3, 224, 224, 3)).astype(np.float32)
# 推論
y = infer(tf.convert_to_tensor(x))['predictions']

参考:入力のShapeは以下で取れます。

infer.inputs[0].shape
>>> TensorShape([None, 224, 224, 3])

実行結果比較

最後に大雑把ですが、実行結果の比較(上がTensorRT)になります。こんな適当でも実行速度が向上してます。
メモリ使用量も減少するので、複数モデル実行可能などいろいろできそうですし、実行環境のGPUアーキテクチャでも恩恵の度合いが大きく変わると思います。

実行環境:GeForce GTX 1080 Ti
TensorRT比較.png

11
11
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
11
11

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?