使用TensorFlow的importer模块导出模型为TensorRT格式

TensorFlow的importer模块提供了将TensorFlow模型导出为TensorRT格式的功能。TensorRT是NVIDIA提供的一个深度学习加速库，可以高效地优化和部署神经网络模型。

下面是一个使用TensorFlow的importer模块导出模型为TensorRT格式的示例：

首先，确保已经安装了TensorFlow和TensorRT，并且导入相关的库：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.tensorrt as trt

接下来，使用TensorFlow加载已经训练好的模型：

# 加载模型
graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.FastGFile('model.pb', 'rb') as f:
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 将图定义加载到默认图中
with tf.Graph().as_default() as graph:
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

然后，定义TensorRT的优化器：

trt_graph = trt.create_inference_graph(
    input_graph_def=graph_def,
    outputs=['output_node'], # 输出节点的名称
    max_batch_size=1,
    max_workspace_size_bytes=1 << 25, # 25MB
    precision_mode='FP16') # 使用FP16精度模式

最后，将优化后的TensorRT图保存为.pb文件：

with tf.gfile.FastGFile('model_trt.pb', 'wb') as f:
    f.write(trt_graph.SerializeToString())

这样，就完成了将TensorFlow模型导出为TensorRT格式的过程。

需要注意的是，在定义TensorRT优化器时，我们可以通过控制max_batch_size、max_workspace_size_bytes和precision_mode等参数来调整TensorRT的性能和精度。这些参数的具体含义可以参考TensorRT的文档。

另外，导出的TensorRT模型可以使用TensorRT的Python API进行推理加速。示例如下：

import tensorrt as trt

# 创建TensorRT运行时
trt_logger = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
trt_runtime = trt.Runtime(trt_logger)

# 加载TensorRT模型
with open('model_trt.pb', 'rb') as f:
    trt_model = f.read()

# 创建TensorRT引擎
trt_engine = trt_runtime.deserialize_cuda_engine(trt_model)

# 创建TensorRT上下文
trt_context = trt_engine.create_execution_context()

# 分配输入和输出缓冲区
input_shape = (1, 32, 32, 3) # 输入图像的形状
output_shape = (10,) # 输出类别的数量
input_buffer = trt.cuda.HostDeviceMemory(trt_device_memory_size=input_shape[0] * input_shape[1] * input_shape[2] * input_shape[3] * 4) # float32
output_buffer = trt.cuda.HostDeviceMemory(trt_device_memory_size=output_shape[0] * 4) # float32
input_binding = trt_engine.get_binding_index('input_node')
output_binding = trt_engine.get_binding_index('output_node')
trt_context.set_binding_shape(input_binding, input_shape)
trt_context.set_binding_shape(output_binding, output_shape)

# 执行推理
trt_context.execute_v2(bindings=[
    int(input_buffer),
    int(output_buffer)])

# 获取输出结果
output_data = output_buffer.copy_to_host()
print(output_data)

这里，首先使用TensorRT的Runtime类加载导出的TensorRT模型，并创建运行时(Runtime)和上下文(Execution Context)。然后，分配输入和输出缓冲区，并设置输入和输出的形状(set_binding_shape)。最后，执行推理(execute_v2)并获取输出结果。

总结起来，使用TensorFlow的importer模块导出模型为TensorRT格式的步骤包括：

1. 通过tf.import_graph_def加载TensorFlow模型；

2. 使用trt.create_inference_graph创建TensorRT优化后的图；

3. 将优化后的图保存为TensorRT格式的.pb文件。

导出后的TensorRT模型可以使用TensorRT的Python API进行推理加速。