基于C++预测引擎推理时候需要安装Paddle，是否能直接调用模型，减少库引用

[hu874]

不希望在jetson中安装其他的库，希望直接使用tensorrt进行模型推理，是否可以实现？

[GreatV]

在Jetson设备上希望不安装Paddle库，直接使用TensorRT进行模型推理是可以实现的，但需要进行模型的转换和优化。以下是具体的实现步骤：

1. 模型导出为ONNX格式

Paddle模型可以通过Paddle2ONNX工具将其转换为ONNX格式。ONNX是一个开放的深度学习模型格式，支持与TensorRT的集成。以下是转换的步骤：

• 安装Paddle2ONNX工具：

  pip install paddle2onnx

• 使用Paddle2ONNX将Paddle模型转换为ONNX格式：

  paddle2onnx --model_dir <paddle_model_dir> \
              --model_filename <model.pdmodel> \
              --params_filename <model.pdiparams> \
              --save_file <output_model.onnx> \
              --opset_version 11

  请确保opset_version与TensorRT的支持版本兼容。

2. 使用TensorRT加载ONNX模型

TensorRT支持直接加载ONNX格式的模型并进行推理。以下是使用TensorRT的简单流程：

• 安装TensorRT库（Jetson设备通常自带TensorRT）。
• 使用TensorRT的Python或C++ API加载ONNX模型并生成优化的引擎文件。

例如，使用Python API：

import tensorrt as trt

def build_engine(onnx_file_path, engine_file_path):
    TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
    with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, \
         builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) as network, \
         trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
        
        # 读取ONNX模型
        with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
            parser.parse(model.read())
        
        # 构建TensorRT引擎
        config = builder.create_builder_config()
        config.max_workspace_size = 1 << 30  # 1GB
        engine = builder.build_engine(network, config)
        
        # 保存引擎
        with open(engine_file_path, 'wb') as f:
            f.write(engine.serialize())
    return engine

将生成的引擎文件保存后，可以在推理时直接加载，大幅减少初始化时间。

3. TensorRT推理

使用TensorRT生成的引擎文件，可以通过TensorRT的API进行推理操作，避免引入Paddle库。可以参考TensorRT文档，使用其高效的推理接口。

注意事项

1. 模型兼容性：确保Paddle模型能够成功转换为ONNX格式，并确认ONNX算子是否被TensorRT支持。如果遇到不支持的算子，可以尝试使用自定义插件。
2. Jetson设备资源：Jetson设备资源有限，在推理过程中可能需要调整TensorRT的工作空间大小。
3. CUDA和TensorRT版本匹配：确保Jetson设备上的CUDA和TensorRT版本与ONNX模型的构建环境兼容。

相关讨论

虽然文档中讨论了Paddle库相关问题（如libcublasLt.so.12缺失），但这些问题主要针对在Paddle环境中运行推理。如果完全切换到TensorRT，则不再需要依赖Paddle库，避免了类似依赖问题。

如需进一步指导，可以参考Paddle官方的Paddle2ONNX工具以及NVIDIA TensorRT文档。

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