一小时肝一份文档，宠你我们是认真的

2022-04-09 16:48:42 浏览数 (1)

一个月黑风高、万籁俱静的夜晚，MMDeploy 社区群里传来一阵躁动，群友们纷纷直呼：牛啊，强啊！

究竟发生了什么事呢？资深吃瓜小编迅速搬好板凳，马上带大家一探究竟！

时间回到 2 月 25 日下午 6 点，我们的 Z 同学在模型部署后，推理图像的时候，输入图像预处理时间远远超出预期，竟然达到了 2 秒！Z 同学又是改函数又是 debug，还是一头雾水。可 Z 同学锲而不舍，继续钻研，最后推理成功了，但是奈何遇到了推理性能低、速度慢的问题。几经辗转，还是不得解决……

群里的躁动引起了我们江湖大佬晗哥的注意，看到社区同学这么困扰，还怎么坐得住。当天晚上 6:25 分直接撂下狠话，答应码个文档，从搭建环境、到模型转换、到模型运行，手把手教学，快速上手 MMDeploy！仅一小时十六分钟，仅一小时十六分钟，文档就已经出现在了社区——《手把手教你在 ubuntu 上使用 MMDeploy》，让社区同学上手模型部署时能够避开一些可能会碰到的疑难杂症。

此举一出，社区小伙伴们直接 respect！晗哥笑称，在“好用”这一点上，MMDeploy Team 责无旁贷。

So，让我们来看看，让社区欢呼、对手沉默的文档——

MMDeploy Example for Ubuntu

注意！

以下操作，是在临时目录 /tmp 下，进行演示。大家根据自己的实际情况，选择合适的工作目录。

1. 下载 MMDeploy，设置 MMDeploy 目录

为当前环境变量

代码语言：javascript复制
git clone -b master git@github.com:open-mmlab/mmdeploy.git MMDeploy
cd MMDeploy
git submodule update --init --recursive
export MMDEPLOY_DIR=`pwd`

Tips

走 GitHub 可能会因为网络问题过程坎坷，所以无法使用代理的同学可以动动小手在 gitee 带着子仓库克隆一份。

2. 准备编译工具链

2.1 cmake>=3.14

代码语言：javascript复制
sudo apt-get install -y libssl-dev
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.20.0/cmake-3.20.0.tar.gz
tar -zxvf cmake-3.20.0.tar.gz
cd cmake-3.20.0
./bootstrap
make
sudo make install

2.2 gcc>=7

• 当 ubuntu >= 18.04, gcc 版本默认为 7 或以上，不用安装。

• 当 ubuntu == 16.04 时，可用以下命令。

代码语言：javascript复制
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-7
sudo apt-get install g  -7

3. 下载安装依赖库

3.1 Model Converter 的依赖库

1）创建以及激活 conda 环境（需要安装 anaconda 或者 miniconda )

代码语言：javascript复制
conda create -n mmdeploy python=3.7 -y
conda activate mmdeploy

2）安装 pytorch >= 1.8.0

Tips

示例环境中 cuda 版本是11.1。如果你的 cuda 版本不是11.1，一定要参考 pytorch 官网，选择合适的安装包。

代码语言：javascript复制
# CUDA 11.1
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

3）安装 mmcv-full

Tips

示例环境中 cuda 版本是 11.1。如果你的 cuda 版本不是 11.1，参考 MMCV 官方文档，选择合适的包安装。

代码语言：javascript复制
export cu_version=cu111
export torch_version=torch1.8
pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/${cu_version}/${torch_version}/index.html

3.2 SDK 的依赖

1）安装 Spdlog

如果 ubuntu >= 18.04,

代码语言：javascript复制
sudo apt-get install libspdlog-dev

ubuntu == 16.04,

代码语言：javascript复制
wget http://archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/universe/s/spdlog/libspdlog-dev_0.16.3-1_amd64.deb
sudo dpkg -i libspdlog-dev_0.16.3-1_amd64.deb

2）Opencv

Tips

需要安装 v3 以上的版本。

如果 ubuntu >= 18.04,

代码语言：javascript复制
sudo apt-get install libopencv-dev

如果 ubuntu == 16.04,

需要从源码安装，参考：

https://docs.opencv.org/3.4/d2/de6/tutorial_py_setup_in_ubuntu.html

3）ppl.cv

代码语言：javascript复制
git clone https://github.com/openppl-public/ppl.cv.git
cd ppl.cv
git checkout tags/v0.6.2 -b v0.6.2
./build.sh cuda

3.3 后端推理引擎

安装 TensorRT

需下载和 cuda 版本配套的 tensorrt 和 cudnn 压缩包。示例环境是 cuda11.1 ，所以下载了如下的压缩包：

-TensorRT-8.2.1.8.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz

-cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32.tgz

解压上述两个压缩包，安装 TensorRT。

代码语言：javascript复制
tar -xvf TensorRT-8.2.1.8.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz
tar -xvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32.tgz
pip install TensorRT-8.2.1.8/python/tensorrt-8.2.1.8-cp37-none-linux_x86_64.whl

4. 编译 MMDeploy

代码语言：javascript复制
cd ${MMDEPLOY_DIR}
# 编译 MMDeploy 库
mkdir -p build && cd build
cmake .. -DCMAKE_CXX_COMPILER=g  -7 -DMMDEPLOY_BUILD_SDK=ON -DMMDEPLOY_TARGET_DEVICES="cpu;cuda" -DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS="trt" 
-DMMDEPLOY_CODEBASES=all 
-DMMDEPLOY_BUILD_SDK_PYTHON_API=ON 
-Dpplcv_DIR=/tmp/ppl.cv/cuda-build/install/lib/cmake/ppl 
-DTENSORRT_DIR=/tmp/TensorRT-8.2.1.8 
-DCUDNN_DIR=/tmp/cuda 

# 安装 MMDeploy 的 Model Converter
cd ${MMDEPLOY_DIR}
pip install -e .

Tips

以上是在临时目录 /tmp 下，进行演示。大家根据自己的实际情况，选择合适的工作目录。

5. 转换模型

这里使用 MMDetection 中的 RetinaNet 为例：

代码语言：javascript复制
# 设置环境变量
export LD_LIBRARY_PATH=/tmp/TensorRT-8.2.1.8/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/tmp/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
# 模型转换
python tools/deploy.py configs/mmdet/detection/detection_tensorrt_dynamic-320x320-1344x1344.py ../mmdetection/configs/retinanet/retinanet_r50_fpn_1x_coco.py~/Data/checkpoints/retinanet_r50_fpn_1x_coco_20200130-c2398f9e.pth ~/mmdeploy_test_resources/mmdet/images/dog.jpg --device cuda --work-dir /tmp/retinanet --dump-info

6. 使用 SDK 测试模型

6.1 使用 SDK Python 接口

样例代码 test.py

代码语言：javascript复制
# 调用 MMDeploy SDK python API，输入上述模型转换产生的sdk model路径，图像，得到检测结果
import mmdeploy_python
import sys
import cv2

# 第一个参数是模型转换命令中 --work-dir选项的值
detector = mmdeploy_python.Detector('/tmp/retinanet', 'cuda', 0)
# 需要读取自己路径下的图片
img = cv2.imread(
    '/home/PJLAB/lvhan/mmdeploy_test_resources/mmdet/images/dogs.jpg')

result = detector([img])

print(result)

执行

代码语言：javascript复制
#设置环境变量
export PYTHONPATH=/tmp/MMDeploy/build/lib/
python test.py
ubuntu linux sdk ide pytorch

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