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

• 构建一个基于 TCP 协议的图像推理服务器。

• 使用 TensorRT 加速深度学习模型的推理。

• 支持多客户端并发处理。

1.2 技术栈

• TensorRT：NVIDIA 的高性能深度学习推理库。

• PyCUDA：用于在 Python 中操作 CUDA。

• OpenCV 和 PIL：用于图像处理。

• Socket：用于实现网络通信。

• 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