使用 TensorRT 和 Python 实现高性能图像推理服务器
在现代深度学习和计算机视觉应用中，高性能推理是关键。本文将介绍如何使用 TensorRT 和 Python 构建一个高性能的图像推理服务器。该服务器能够接收客户端发送的图像数据，使用 TensorRT 进行推理，并将结果返回给客户端。
1. 概述
1.1 项目目标
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构建一个基于 TCP 协议的图像推理服务器。
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使用 TensorRT 加速深度学习模型的推理。
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支持多客户端并发处理。
1.2 技术栈
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TensorRT：NVIDIA 的高性能深度学习推理库。
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PyCUDA：用于在 Python 中操作 CUDA。
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OpenCV 和 PIL：用于图像处理。
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Socket：用于实现网络通信。
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多进程：使用
ProcessPoolExecutor实现并发处理。
2. 代码实现
2.1 依赖库
首先，确保安装了以下 Python 库：
pip install numpy opencv-python pillow pycuda tensorrt torch
2.2 核心代码
2.2.1 图像预处理
def normalize(image: np.ndarray):
"""
图像归一化处理
"""
resize_image = cv2.resize(image, (700, 800))
image = resize_image.astype(np.float32)
mean = (0.485, 0.456, 0.406)
std = (0.229, 0.224, 0.225)
image /= 255.0
image -= mean
image /= std
return image
2.2.2 加载 TensorRT 引擎
def load_engine(engine_path):
"""
加载 TensorRT 引擎
"""
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with open(engine_path, "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
return runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
2.2.3 TensorRT 推理
def ai_predict(input_data,engine,batch_size=1):
with engine.create_execution_context() as context:
stream = cuda.Stream()
# 分配输入和输出的内存
print(input_data.dtype,input_data.nbytes,input_data.shape)
h_output = cuda.pagelocked_empty((batch_size, 5), dtype=np.float32) # 假设输出是 5 类
d_input = cuda.mem_alloc(input_data.nbytes)
d
