【CV学习笔记】之tensorrt篇之Vision transformer

• • • 1、摘要
    • 2、vit简介
    • 3、tensorrt加速
    • • 3.1、pytorch2onnx
      • 3.2、python -tensorrt加速
      • 3.3、cpp-tensorrt加速
    • 4、总结

本次学习内容主要学习了vision transformer的网络结构，并在cpp和python中实现了后处理代码(其实没啥后处理的，取最大值即可)，同时加强了对transformer原理的理解，主要是为了学习detr等模型做铺垫。

原vit学习地址:Vision Transformer详解

个人学习代码仓库地址: https://github.com/Rex-LK/tensorrt_learning

Transformer 原本是在nlp领域提出的模型，后来发现在图像处理领域也有很好的效果，并且transformer日益成为图像处理中的主干网络，甚至在不久的将来，有替换掉cnn的可能，于是，学习transformer是十分必要的。

transformer的主要结构都是围绕了qkv三个向量来运作的，其中

Q为query,可认为是查询向量，当前向量与其他向量计算注意力

K为key,可认为是被查向量，其他向量与当前向量计算注意力

V为注意力计算的结果

其主要过程可利用一个公式表示

A t t e n t i o n ( Q , K , V ) = s o f t m a x ( Q K T / d k ) V Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/sqrt{d_k})V Attention(Q,K,V)=softmax(QKT/dk​ ​)V

其中 d k d_k dk​为向量长度，用于减小不同输入向量之间的差距。

vit是基于transformer的基础上，将图像均分为多个patch，然后再将每个patch作为一个token输入到模型中，计算每个patch之间的注意力，引用原论文中的一张图片。

上图很好的反应了vit的结构，其中每个patch的位置信息是独一无二的，如果不加上Position Embedding的话，打乱patch的顺序是不改变注意力的结果的，这显然不适用于图像处理，transformer中使用了固定的位置编码，而在vit中使用了可以训练的位置编码。

在经过一些列的Transformer Encode块之后堆叠之后，输入维度为[197，768]，输出维度也为[197，768]，然后采用MLP直接进行分类，下图是原文作者绘制的网络结构图，简直是太清晰了，不愧是B站导师，由此，vit模型的网络结构图已经学习的差不多了，更加详细的代码和讲解可以参考讲解视频，现在就是要将这个模型在tensorrt中跑起来。

原模型可以在https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/releases/download/v0.1-vitjx/jx_vit_base_patch16_224_in21k-e5005f0a.pth进行下载，也可以到百度网盘上进行下载，下载完成后，进入到demo/vit/文件夹中，然后原项目中的数据集进行训练，可以得到自己训练的分类模型，然后导出onnx并使用onnx_simplify

python export_onnx.py
python onnx_simplify.py

利用netron查看生成的vit.onnx模型，这里主要查看最下面output是否有问题。导出onnx后，可以利用predict.py和infer-onnxruntime.py进行推理来验证导出onnx的正确性

在torch下模型的输出为

tensor([0.8261, 0.0730, 0.0128, 0.0589, 0.0292])

onnxruntime下的输出为

[0.8260881  0.0730136  0.01283037 0.05891288 0.02915508]

由于分类模型没有后处理，直接获得模型输出中的最大值即可。

其构造engine的模型与其他模型一致，后处理只需要一行即可搞定

int predict_label = std::max_element(prob, prob + num_classes) - prob;

本次学习笔记学习了transformer的基本结构，并引申到了图像领域，对vision transformer的基本网络结构有了大致的了解，本次学习内容是为了为之后的detr的学习做铺垫。