极智AI | Pytorch 中常用乘法的 TensorRT 实现

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  大家好，我是极智视界，本文介绍一下 Pytorch 中常用乘法的 TensorRT 实现。

  pytorch 用于训练，TensorRT 用于推理是很多 AI 应用开发的标配。大家往往更加熟悉 pytorch 的算子，而不太熟悉 TensorRT 的算子，这里拿比较常用的乘法运算在两种框架下的实现做一个对比，可能会有更加直观一些的认识。

1 乘法运算总览

  先把 pytorch 中的一些常用的乘法运算进行一个总览：

• torch.mm：用于两个矩阵 (不包括向量) 的乘法，如维度 (m, n) 的矩阵乘以维度 (n, p) 的矩阵；
• torch.bmm：用于带 batch 的三维向量的乘法，如维度 (b, m, n) 的矩阵乘以维度 (b, n, p) 的矩阵;
• torch.mul：用于同维度矩阵的逐像素点相乘，也即点乘，如维度 (m, n) 的矩阵点乘维度 (m, n) 的矩阵。该方法支持广播，也即支持矩阵和元素点乘；
• torch.mv：用于矩阵和向量的乘法，矩阵在前，向量在后，如维度 (m, n) 的矩阵乘以维度为 (n) 的向量，输出维度为 (m)；
• torch.matmul：用于两个张量相乘，或矩阵与向量乘法，作用包含 torch.mm、torch.bmm、torch.mv；
• @：作用相当于 torch.matmul；
• *：作用相当于 torch.mul；

  如上进行了一些具体罗列，可以归纳出，常用的乘法无非两种：矩阵乘 和 点乘，所以下面分这两类进行介绍。

2 乘法算子实现

2.1 矩阵乘算子实现

  先来看看矩阵乘法的 pytorch 的实现 (以下实现在终端)：

>>> import torch
>>> # torch.mm
>>> a = torch.randn(66, 99)
>>> b = torch.randn(99, 88)
>>> c = torch.mm(a, b)
>>> c.shape
torch.size([66, 88])
>>>
>>> # torch.bmm
>>> a = torch.randn(3, 66, 99)
>>> b = torch.randn(3, 99, 77)
>>> c = torch.bmm(a, b)
>>> c.shape
torch.size([3, 66, 77])
>>>
>>> # torch.mv
>>> a = torch.randn(66, 99)
>>> b = torch.randn(99)
>>> c = torch.mv(a, b)
>>> c.shape
torch.size([66])
>>>
>>> # torch.matmul
>>> a = torch.randn(32, 3, 66, 99)
>>> b = torch.randn(32, 3, 99, 55)
>>> c = torch.matmul(a, b)
>>> c.shape
torch.size([32, 3, 66, 55])
>>>
>>> # @
>>> d = a @ b
>>> d.shape
torch.size([32, 3, 66, 55])

  来看 TensorRT 的实现，以上乘法都可使用 addMatrixMultiply 方法覆盖，对应 torch.matmul，先来看该方法的定义：

//!
//! \brief Add a MatrixMultiply layer to the network.
//!
//! \param input0 The first input tensor (commonly A).
//! \param op0 The operation to apply to input0.
//! \param input1 The second input tensor (commonly B).
//! \param op1 The operation to apply to input1.
//!
//! \see IMatrixMultiplyLayer
//!
//! \warning Int32 tensors are not valid input tensors.
//!
//! \return The new matrix multiply layer, or nullptr if it could not be created.
//!
IMatrixMultiplyLayer* addMatrixMultiply(
  ITensor& input0, MatrixOperation op0, ITensor& input1, MatrixOperation op1) noexcept
{
  return mImpl->addMatrixMultiply(input0, op0, input1, op1);
}

  可以看到这个方法有四个传参，对应两个张量和其 operation。来看这个算子在 TensorRT 中怎么添加：

// 构造张量 Tensor0
nvinfer1::IConstantLayer *Constant_layer0 = m_network->addConstant(tensorShape0, value0);
// 构造张量 Tensor1
nvinfer1::IConstantLayer *Constant_layer1 = m_network->addConstant(tensorShape1, value1);

// 添加矩阵乘法
nvinfer1::IMatrixMultiplyLayer *Matmul_layer = m_network->addMatrixMultiply(Constant_layer0->getOutput(0), matrix0Type, Constant_layer1->getOutput(0), matrix2Type);

// 获取输出
matmulOutput = Matmul_layer->getOputput(0);

2.2 点乘算子实现

  再来看看点乘的 pytorch 的实现 (以下实现在终端)：

>>> import torch
>>> # torch.mul
>>> a = torch.randn(66, 99)
>>> b = torch.randn(66, 99)
>>> c = torch.mul(a, b)
>>> c.shape
torch.size([66, 99])
>>> d = 0.125
>>> e = torch.mul(a, d)
>>> e.shape
torch.size([66, 99])
>>> # *
>>> f = a * b
>>> f.shape
torch.size([66, 99])

  来看 TensorRT 的实现，以上乘法都可使用 addScale 方法覆盖，这在图像预处理中十分常用，先来看该方法的定义：

//!
//! \brief Add a Scale layer to the network.
//!
//! \param input The input tensor to the layer.
//!              This tensor is required to have a minimum of 3 dimensions in implicit batch mode
//!              and a minimum of 4 dimensions in explicit batch mode.
//! \param mode The scaling mode.
//! \param shift The shift value.
//! \param scale The scale value.
//! \param power The power value.
//!
//! If the weights are available, then the size of weights are dependent on the ScaleMode.
//! For ::kUNIFORM, the number of weights equals 1.
//! For ::kCHANNEL, the number of weights equals the channel dimension.
//! For ::kELEMENTWISE, the number of weights equals the product of the last three dimensions of the input.
//!
//! \see addScaleNd
//! \see IScaleLayer
//! \warning Int32 tensors are not valid input tensors.
//!
//! \return The new Scale layer, or nullptr if it could not be created.
//!
IScaleLayer* addScale(ITensor& input, ScaleMode mode, Weights shift, Weights scale, Weights power) noexcept
{
  return mImpl->addScale(input, mode, shift, scale, power);
}

  可以看到有三个模式：

• kUNIFORM：weights 为一个值，对应张量乘一个元素；
• kCHANNEL：weights 维度和输入张量通道的 c 维度对应，可以做一些以通道为基准的预处理；
• kELEMENTWISE：weights 维度和输入张量的 c、h、w 对应，不考虑 batch，所以是输入的后三维；

  再来看这个算子在 TensorRT 中怎么添加：

// 构造张量 input
nvinfer1::IConstantLayer *Constant_layer = m_network->addConstant(tensorShape, value);

// scalemode选择，kUNIFORM、kCHANNEL、kELEMENTWISE
scalemode = kUNIFORM;

// 构建 Weights 类型的 shift、scale、power，其中 volume 为元素数量
nvinfer1::Weights scaleShift{nvinfer1::DataType::kFLOAT, nullptr, volume };
nvinfer1::Weights scaleScale{nvinfer1::DataType::kFLOAT, nullptr, volume };
nvinfer1::Weights scalePower{nvinfer1::DataType::kFLOAT, nullptr, volume };

// !! 注意这里还需要对 shift、scale、power 的 values 进行赋值，若只是乘法只需要对 scale 进行赋值就行

// 添加张量乘法
nvinfer1::IScaleLayer *Scale_layer = m_network->addScale(Constant_layer->getOutput(0), scalemode, scaleShift, scaleScale, scalePower);

// 获取输出
scaleOutput = Scale_layer->getOputput(0);

  有一点你可能会比较疑惑，既然是点乘，那么输入只需要两个张量就可以了，为啥这里有 input、shift、scale、power 四个张量这么多呢。解释一下，input 不用说，就是输入张量，而 shift 表示加法参数、scale 表示乘法参数、power 表示指数参数，说到这里，你应该能发现，这个函数除了我们上面讲的点乘外还有其他更加丰富的运算功能。

  好了，以上分享了 Pytorch 中常用乘法的 TensorRT 实现。希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

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