Zeker, hier is een stapsgewijze handleiding voor het exporteren van uw ResNet50-model naar ONNX voor gebruik met TensorRT op NVIDIA GPU's: --- ### Stap 1: Vereisten installeren ```bash pip install torch torchvision onnx onnxruntime-gpu tensorrt ``` ### Stap 2: Model laden en voorbereiden ```python import torch import torchvision.models as models # Laad pretrained ResNet50 model = models.resnet50(pretrained=True) model.eval() # Zet model in evaluation mode # Voorbeeld input tensor (batch_size=1, channels=3, height=224, width=224) dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) ``` ### Stap 3: Export naar ONNX ```python # Exporteer model naar ONNX torch.onnx.export( model, # PyTorch model dummy_input, # Voorbeeld input "resnet50.onnx", # Output bestandsnaam export_params=True, # Exporteer parameters opset_version=13, # ONNX opset versie (aanbevolen voor TensorRT) do_constant_folding=True, # Optimaliseer constanten input_names=['input'], # Input naam output_names=['output'], # Output naam dynamic_axes={ # Ondersteuning voor dynamische batch size 'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'} } ) ``` ### Stap 4: Valideer ONNX-model ```python import onnx # Laad en valideer ONNX model onnx_model = onnx.load("resnet50.onnx") onnx.checker.check_model(onnx_model) print("ONNX model is geldig!") # Controleer input/output shape import onnxruntime as ort ort_session = ort.InferenceSession("resnet50.onnx") input_name = ort_session.get_inputs()[0].name print(f"Input naam: {input_name}, Shape: {ort_session.get_inputs()[0].shape}") ``` ### Stap 5: Optimalisatie voor TensorRT ```bash # Gebruik TensorRT's ONNX parser voor optimalisatie trtexec --onnx=resnet50.onnx --saveEngine=resnet50.engine --fp16 ``` ### Stap 6: TensorRT Inference (voorbeeld) ```python import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit # Laad TensorRT engine with open("resnet50.engine", "rb") as f: runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # Maak execution context context = engine.create_execution_context() ``` ### Stap 7: Prestatie-optimalisaties ```bash # Gebruik trtexec voor geavanceerde optimalisaties: trtexec --onnx=resnet50.onnx \ --saveEngine=resnet50_optimized.engine \ --fp16 \ # Gebruik mixed precision --best \ # Beste prestaties --workspace=2048 \ # GPU geheugen --verbose ``` ### Stap 8: Batch processing optimalisatie ```python # Voor dynamische batch sizes in TensorRT: profile = builder.create_optimization_profile() profile.set_shape( input_name, (1, 3, 224, 224), # Minimale shape (8, 3, 224, 224), # Optimale shape (32, 3, 224, 224) # Maximale shape ) config.add_optimization_profile(profile) ``` ### Belangrijke aandachtspunten: 1. **Opset versie**: Gebruik opset 13+ voor beste TensorRT compatibiliteit 2. **Input normalisatie**: Zorg dat input preprocessing overeenkomt met ImageNet normen 3. **Memory management**: Monitor GPU geheugen tijdens conversie 4. **Precisie**: Overweeg FP16 voor betere prestaties op NVIDIA GPU's 5. **Validatie**: Test altijd zowel PyTorch als ONNX outputs voor numerieke consistentie ### Validatie script: ```python # Vergelijk PyTorch en ONNX outputs with torch.no_grad(): torch_output = model(dummy_input) ort_session = ort.InferenceSession("resnet50.onnx") onnx_output = ort_session.run(None, {'input': dummy_input.numpy()}) # Controleer numerieke gelijkheid print(f"Max verschil: {np.max(np.abs(torch_output.numpy() - onnx_output[0]))}") ``` Deze aanpak zorgt voor optimale prestaties op NVIDIA GPU's via TensorRT terwijl compatibiliteit met het ONNX-ecosysteem behouden blijft.