FCN8s 转 tensorrt（通过wts文件）

先用pytorch训练FCN，然后把权重的pth文件，先转为wts文件，然后在NX板上转为tensorrt的engine文件

只写具体思路和遇到的问题，完整版参考github

这里写的是paper里的由vgg16而来的FCN，首先实现vgg16的tensorrt
先来看下vgg16的结构

'vgg16': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M']

其中每一层的数字表示输出的channel数，输入channel是前一个数字，每层后面带有relu层，M表示max pooling layer

参考pytorch版vgg代码，可知
每个卷积层默认kernel size=3, padding=1, max pooling的kernel size=2, stride=2

首先定义输入层（现在实现的是create engine函数）

ITensor* data = network->addInput(INPUT_BLOB_NAME, dt, Dims3{3, INPUT_H, INPUT_W}); //输入size,这里是3通道

输入size根据实际需要，这里是640x640

然后从wts文件里面load weights

std::map<std::string, Weights> weightMap = loadWeights("../fcn.wts"); //wts文件对应的文件夹

这里实现一个卷积层，一个relu层，一个max pooling层，后面整个vgg以此类推
实现第一个block，也就是[64, 64, M]
注意我们这里的vgg并不需要自己训练，直接用官网的预训练权重即可，可以看到wts文件中是pretrained_net.features.X.weight, X的位置是数字，那么怎么知道X的数字对应VGG的第几层呢？我们可以数，从0开始，比如[64, 64, M]
0对应第一层，1对应64后跟着的relu，2对应第2个64, 3对应后面跟着的relu，4对应M，以此类推

那么第一层卷积层可以这样写

//64是输出channel,输入channel不需要指定
IConvolutionLayer* conv1 = network->addConvolutionNd(*data, 64, DimsHW{3, 3}, weightMap["pretrained_net.features.0.weight"], weightMap["pretrained_net.features.0.bias"]);
conv1->setPaddingNd(DimsHW{1, 1}); //H, W padding=1

然后是relu层

IActivationLayer* relu1 = network->addActivation(*conv1->getOutput(0), ActivationType::kRELU);

第二个64

conv1 = network->addConvolutionNd(*relu1->getOutput(0), 64, DimsHW{3, 3}, weightMap["pretrained_net.features.2.weight"], weightMap["pretrained_net.features.2.bias"]);
conv1->setPaddingNd(DimsHW{1, 1});
relu1 = network->addActivation(*conv1->getOutput(0), ActivationType::kRELU);

max pooling

IPoolingLayer* pool1 = network->addPoolingNd(*relu1->getOutput(0), PoolingType::kMAX, DimsHW{2, 2});
pool1->setStrideNd(DimsHW{2, 2});

这样就完成了第一个block [64, 64, ‘M’]，后面的写法一样
这样就完成了VGG16的部分

VGG16一共有5个max pooling layer, 记作pool1 ~ pool5

根据paper可知，FCN是要把pool5进行反卷积，和pool4相加，还要把相加的结果过bn层和relu层后，再和pool3相加，具体见下图

这里实现把pool5进行反卷积，和pool4相加的部分，其他以此类推
定义反卷积层

IDeconvolutionLayer* deconv1 = network->addDeconvolutionNd(*pool5->getOutput(0), 512, DimsHW{3,3}, weightMap["deconv1.weight"], weightMap["deconv1.bias"]);

deconv1->setStride(DimsHW{2, 2});
deconv1->setPrePadding(DimsHW{1, 1}); //pytorch中的padding
deconv1->setDilationNd(DimsHW{1, 1}); //pytorch中的dilation
deconv1->setPostPadding(DimsHW{2, 2}); //pytorch中的output_padding

定义相加层，把pool5的反卷积层和pool4加起来

IElementWiseLayer* out1 = network->addElementWise(*pool4->getOutput(0), *deconv1->getOutput(0), ElementWiseOperation::kSUM);

但是这里遇到了问题，出现了以下error

Error Code 9: Internal Error ((Unnamed Layer* 32) [ElementWise]: broadcast dimensions must be conformable

这是因为相加的维度不匹配，那么需要看一下输入维度分别是什么
我们把输入维度打印出来，需要看pool5, deconv1和pool4的维度

cout << "pool5 shape" << endl;
cout << pool5->getOutput(0)->getDimensions().d[0] << endl;
cout << pool5->getOutput(0)->getDimensions().d[1] << endl;
cout << pool5->getOutput(0)->getDimensions().d[2] << endl;

可以看到

pool5 shape
512
20
20
deconv1 shape
512
39
39
pool4 shape
512
40
40

可以看到pool5的size是20 x 20, 但卷积后变成了39 x 39, 和pool4的40 x 40不匹配

查了pytorch ConvTranspose2d的文档，输出的size应该是

Hout​=(Hin​−1)×stride[0]−2×padding[0]+dilation[0]×(kernel_size[0]−1)+output_padding[0]+1
Wout​=(Win​−1)×stride[1]−2×padding[1]+dilation[1]×(kernel_size[1]−1)+output_padding[1]+1

用这个公式计算，deconv1的size应该是40 x 40的，除非实现细节和pytorch不同，通过尝试，把post padding改为0，结果变成了40 x 40, 即需要把这行注释掉，具体实现底层细节不是很清楚

//deconv1->setPostPadding(DimsHW{2, 2}); //pytorch中的output_padding

然后过一个bn层

IScaleLayer* bn1 = addBatchNorm2d(network, weightMap, *out1->getOutput(0), "bn1", 1e-5);

addBatchNorm2d的实现细节如下

IScaleLayer* addBatchNorm2d(INetworkDefinition *network, std::map<std::string, Weights>& weightMap, ITensor& input, std::string lname, float eps) {
    float *gamma = (float*)weightMap[lname + ".weight"].values;
    float *beta = (float*)weightMap[lname + ".bias"].values;
    float *mean = (float*)weightMap[lname + ".running_mean"].values;
    float *var = (float*)weightMap[lname + ".running_var"].values;
    int len = weightMap[lname + ".running_var"].count;
    std::cout << "len " << len << std::endl;

    float *scval = reinterpret_cast<float*>(malloc(sizeof(float) * len));
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        scval[i] = gamma[i] / sqrt(var[i] + eps);
    }
    Weights scale{DataType::kFLOAT, scval, len};

    float *shval = reinterpret_cast<float*>(malloc(sizeof(float) * len));
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        shval[i] = beta[i] - mean[i] * gamma[i] / sqrt(var[i] + eps);
    }
    Weights shift{DataType::kFLOAT, shval, len};

    float *pval = reinterpret_cast<float*>(malloc(sizeof(float) * len));
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        pval[i] = 1.0;
    }
    Weights power{DataType::kFLOAT, pval, len};

    weightMap[lname + ".scale"] = scale;
    weightMap[lname + ".shift"] = shift;
    weightMap[lname + ".power"] = power;
    IScaleLayer* scale_1 = network->addScale(input, ScaleMode::kCHANNEL, shift, scale, power);
    assert(scale_1);
    return scale_1;
}

到这里，所有的模块实现都已完成，剩下的就是组装了

可能还会遇到一个error

Error Code 10: Internal Error (Could not find any implementation for node 

这个问题的原因大概率是内存没分配够

config->setMaxWorkspaceSize(XX) //具体依情况而定

这样就能生成fcn.engine文件了

最后

以上就是漂亮汽车为你收集整理的FCN8s 转 tensorrt（通过wts文件）的全部内容，希望文章能够帮你解决FCN8s 转 tensorrt（通过wts文件）所遇到的程序开发问题。

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