NVIDIA TAO Toolkit을 이용하여 사전 훈련된 NVIDIA 모델에 custom dataset을 적용하여 Computer Vision(이하 CV) 모델을 만들거나 Conversational AI(이하 Conv AI) models을 만들 수 있는 툴킷이다. 비전 분야에서는 주로 object detection, image classification, segmentation, keypoint estimation 등의 모델들을 fine-tuning 할 수 있다. 특히 pre-trained 모델에 새로운 클래스를 추가할 수도 있고, 다양한 케이스에 맞게 다시 학습 시킬 수 있으며, TAO Toolkit은 학습과 관련된 hyperparameter들을 수정하여 custom AI model을 생성할 수 있다...

공개되어있는 모델을 TensorRT Engine으로 변환하고, trtexec 에 있는 dumpProfile 플래그를 이용하여 Layer 마다 Profile 해본 결과는 아래와 같다. 이를 이용하여 원하는 속도가 나오도록 모델을 적절하게 만들면 될 듯 하다. time 뿐만 아니라 memory 또는 GPU Utilization도 확인하는 방법이 있는지 찾아봐야겠다. 참고로 Profile에 나와있는 PWN은 PointWiseNode이다. ​ ... 참고자료 1 : https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#trtexec Developer Guide :: NVIDIA Deep Learning TensorRT Documenta..

NVIDIA TAO Toolkit User Guide : https://docs.nvidia.com/tao/tao-toolkit/index.html TAO Toolkit — TAO Toolkit 3.21.11 documentation © Copyright 2021, NVIDIA. Last updated on Nov 29, 2021. docs.nvidia.com NVIDIA TAO Toolkit Release Notes : https://docs.nvidia.com/tao/tao-toolkit/text/release_notes.html Release Notes — TAO Toolkit 3.21.11 documentation Release Contents Components included in this r..

ONNX를 TRT로 변환하면 아래와 같은 Warning 메세지가 뜬다. Your ONNX model has been generated with INT64 weights, while TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32. 성능상의 손실은 없는 것으로 판단되나 정말 성능에 영향이 없는지 실험이 필요하다. 왜 뜨는 것일까? 관련 이슈 : https://github.com/onnx/tensorflow-onnx/issues/883#issuecomment-614561227 Your ONNX model has been generated with INT64 weights, while TensorRT does not nati..

PyTorch 1.6.0 / ONNX opset 10, 11 / TensorRT 7.2.2.3 환경에서 파이토치의 어떤 모델을 ONNX 모델로 변환하고, ONNX 모델을 TensorRT 모델(+ Dynamic Shape)로 변환한 뒤 Python, C++ 각 환경에서 사용하고자 할 때 아래와 같이 Engine Serialization를 못하는 문제가 발생하였었다. 결론부터 말하자면 TensorRT에서는 Group Normalization을 지원하지 않는다. PyTorch에서 Group Normalization을 사용하게 되면 ONNX와 TensorRT에서 Instance Normalization 노드가 생기게 되는데 이는 TensorRT 에서 지원하지 않는다. Custom Plugin 을 생성해줘야한다...

TensorRT 를 처음 접하는 사람들이 보기 딱 좋은 레퍼런스 발견. 계속 업데이트 되고 있는 것 같아서 좋다. 참고자료 1은 ipynb 로 되어있어서 쉽게 따라 해 볼 수 있으며, 참고자료 2는 TensorRT Runtime API 를 사용하는 방법에 대해 나와있다. 둘다 내용은 비슷하다. (profiling 하는 방법도 자세히 알려줬으면 좋겠다...) 참고자료 1. https://github.com/NVIDIA/TensorRT/tree/master/quickstart GitHub - NVIDIA/TensorRT: TensorRT is a C++ library for high performance inference on NVIDIA GPUs and deep learning accelerators Te..

1. TensorRT 를 설치 2020.04.21 - [AI Development/TensorRT] - [TensorRT] NVIDIA TensorRT 개념, 설치방법, 사용하기 2. /usr/src/tensorrt/samples 에서 make 하여 빌드하기 3. /usr/src/tensorrt/bin 에 실행파일 생성됨 4. /usr/src/tensorrt/bin/trtexec 실행 $ /usr/src/tensorrt/bin/trtexec --help 아래와 같이 사용할 수 있는 명령어 확인 $ ./trtexec --help 모델 변환 시 saveEngine 을 지정하여 모델을 저장 가능 모델 실행 시 loadEngine 을 지정하여 모델 테스트 가능 (속도 테스트) INT8 Calibration 캐시..

본 포스팅은 아래 링크를 실행하기 위한 준비과정이다. 참고로 아래 링크는 NVIDIA DeepStream을 이용하여 RetinaNet 모델을 학습시키는 과정에 관한 것이다. developer.nvidia.com/blog/real-time-redaction-app-nvidia-deepstream-part-1-training/ Building a Real-time Redaction App Using NVIDIA DeepStream, Part 1: Training | NVIDIA Developer Blog Some of the biggest challenges in deploying an AI-based application are the accuracy of the model and being able to..

DeepStream 이란 ? 딥 러닝을 활용한 비디오 분석 응용 프로그램의 고 성능 개발을 손쉽게 할 수 있도록 만든 NVIDIA의 라이브러리이다. 높은 수준의 C++ API와 고성능 런타임 (High Performance Runtime)을 통해 GPU 가속 Transcoding 과 딥러링 추론 기능을 빠르게 통합하여 보다 반응이 빠른 AI 기반 서비스를 제공할 수 있도록 한다. 이는 Intelligent Video Analytics의 보다 손 쉬운 개발을 지원하며 개발자들은 딥스트림을 사용해 실시간으로 동영상 프레임을 처리하고, 이해하며 분류 작업을 진행 할 수 있다. 또한 매우 높은 수준으로 요구되는 처리량(Throughput) 및 반응 시간(Latency)에 대한 요건을 충족 시킬 수 있다. 이러한..

GTC 2020 (2020/10/6) NVIDIA Deep Learning Institute Deep Learning for Intelligent Video Analytics Certification

Pytorch 및 TensorFlow 등으로 생성된 deploy 모델의 배치 사이즈를 명시적으로 설정하여 TensorRT 모델을 변환 할 때 TensorRT 7 버전 부터 도입된 빌드 설정 값들 즉, Optimization Profiles 기능을 이용하여 모델을 변환하면 더욱 더 최적화 되어 변환 된다. * Optimization Profiles : docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#opt_profiles Developer Guide :: NVIDIA Deep Learning TensorRT Documentation To optimize your model for inference, TensorRT takes your ne..

환경 Pytorch 1.4.0 TensorRT 7.1.3.4 CUDA 10.2 cuDNN 8.0.0 본 포스팅은, Pytorch 모델 forward 일부 구현에서 squeeze + transpose + unsqueeze + expand_as 조합을 사용하여 Pytorch - ONNX - TensorRT 변환을 수행하였을 때 발생할 수 있는 이슈에 대하여 작성한 글이다. 결과적으로 위와 같은 조합을 이용하여 TensorRT 변환 과정에서 -1 이라는 dynamic 한 변수가 중간에 등장하여 변환 결과가 뒤틀리는 현상이 발생하는 것 같다. 이러한 결과는 (Pytorch 결과 == Onnx 결과) != TensorRT 결과 라는 결론을 짓게 된다. 이는 Output Node 가 여러 개 일 때 극명하게 드러날..