paddleocr4 onnx模型转engine出现错误咋解决啊

[yxl23]

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🐛 Bug (问题描述)

🏃‍♂️ Environment (运行环境)

win10
tensorrt 8.5
cuda 11.8

🌰 Minimal Reproducible Example (最小可复现问题的Demo)

trtexec --onnx=rec.onnx --saveEngine=rec.engine

[GreatV]

错误信息显示：

1. Dynamic dimensions：输入的维度没有被指定，导致解析失败。
2. Engine 生成失败：由于输入维度不明确，导致无法正确构建网络引擎。

为了解决这些问题，可以尝试以下几种方法：

1. 指定输入维度：可能需要在构建 TensorRT 引擎时，明确地设置输入的形状。
2. 重新检查输入数据：确保输入的形状在推理时是有效的，并且输入与模型结构一致。

[yxl23]

那我应该指定的维度是多少啊

[GreatV]

根据你描述的问题，trtexec在将PaddleOCR4的ONNX模型转换为TensorRT engine时出现错误，可能涉及以下几个方面的问题及解决方法：

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1. 检查ONNX模型的兼容性

• 问题原因：
  TensorRT对ONNX模型的支持受限，部分算子或模型结构可能不被支持。因此PaddleOCR导出的ONNX模型可能包含不兼容的算子或未优化的结构。

• 解决方法：

  • 使用onnx-simplifier简化ONNX模型：

    python -m onnxsim rec.onnx rec_simplified.onnx

    再尝试转换：

    trtexec --onnx=rec_simplified.onnx --saveEngine=rec.engine

  • 确保ONNX模型的版本与TensorRT支持的ONNX版本一致（建议检查TensorRT文档）。

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2. 检查TensorRT版本和CUDA环境

• 问题原因：
  TensorRT 8.5和CUDA 11.8可能存在环境配置不匹配或驱动版本问题。

• 解决方法：

  • 确保你的NVIDIA显卡驱动支持CUDA 11.8。
  • 使用以下命令验证环境配置是否正确：

    nvcc --version
    nvidia-smi

  • 检查TensorRT是否正确安装并支持当前的CUDA版本：

    dpkg -l | grep tensorrt

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3. 使用trtexec工具的参数

• 问题原因：
  默认的trtexec命令可能导致TensorRT在某些算子上转换失败。

• 解决方法：

  • 尝试增加trtexec命令的参数以调试问题：

    trtexec --onnx=rec.onnx --saveEngine=rec.engine --verbose

    --verbose可以输出详细错误日志，根据日志进一步排查问题。

  • 如果出现算子不支持的错误，可以尝试指定--fp16或--int8模式以绕过部分问题。例如：

    trtexec --onnx=rec.onnx --saveEngine=rec.engine --fp16

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4. 使用TensorRT Python API手动调试

• 问题原因：
  某些复杂模型可能需要通过TensorRT的Python API进行手动优化。

• 解决方法：
  使用以下代码手动加载ONNX模型并生成engine：

  import tensorrt as trt
  
  TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
  builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
  network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
  parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
  
  with open("rec.onnx", "rb") as model:
      if not parser.parse(model.read()):
          for error in range(parser.num_errors):
              print(parser.get_error(error))
  
  config = builder.create_builder_config()
  config.max_workspace_size = 1 << 30  # 1GB
  engine = builder.build_engine(network, config)
  
  with open("rec.engine", "wb") as f:
      f.write(engine.serialize())

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5. 检查PaddleOCR的ONNX导出

• 问题原因：
  PaddleOCR模型在导出ONNX时，可能未正确处理动态输入或某些特定算子。

• 解决方法：

  • 确保ONNX模型是通过以下命令导出的：

    paddle2onnx --model_dir inference_model --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --save_file rec.onnx --opset_version 11

  • 如果问题仍未解决，可以尝试升级paddle2onnx工具到最新版本：

    pip install paddle2onnx --upgrade

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6. 查阅相关Issue和文档

以下相关讨论可能对你有帮助：

• PaddleOCR Issue #13818 - ONNX模型转engine问题
• TensorRT官方文档

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总结

请按照以下步骤逐一排查：

1. 简化ONNX模型（使用onnx-simplifier）。
2. 检查TensorRT和CUDA环境是否匹配。
3. 使用trtexec --verbose调试具体错误。
4. 如果问题复杂，尝试通过TensorRT Python API手动生成engine。
5. 确保ONNX模型导出步骤正确且使用最新工具。

如果仍无法解决，建议在PaddleOCR的GitHub Issues中提交详细问题描述及日志信息。

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