模型部署

前言

DLA_LINEAR 是 NVIDIA Deep Learning Accelerator (DLA) 所支持的一种内存组织方式，它是一种行优先存储的连续内存块格式，用于存储卷积层和全连接层的输入输出数据。在 DLA_LINEAR 格式中，每个元素都是一个定点数，可以是 8 位或 16 位，具体取决于网络的精度要求。
在 DLA_LINEAR 格式中，一维数组中的每个元素都是一个定点数，代表了卷积核或全连接层的一个输入或输出通道的值。对于卷积层输入数据来说，一维数组中的每个元素表示了一个图像块中的所有通道的值，而对于卷积层输出数据和全连接层数据来说，一维数组中的每个元素表示了一个样本的所有通道的值。具体来说，对于一个大小为 (B, C, H, W) 的输入数据，它在 DLA_LINEAR 格式中的内存布局如下：

DLA_LINEAR[N] = [x11, x12, ..., x1C, x21, x22, ..., x2C, ..., xB1, xB2, ..., xBC],

其中 N = B * C * H * W，xij 表示第 i 个样本的第 j 个通道的第一个元素的值，元素按照行优先存储。
例如，假设有一个大小为 (2, 3, 4, 4) 的输入数据，它在 DLA_LINEAR 格式中的存储方式如下：

input = np.arange(2 * 3 * 4 * 4).reshape((2, 3, 4, 4)).astype(np.int8)
input_linear = input.transpose((0, 2, 3, 1)).reshape((-1,))
print(input_linear)

输出：

[  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63   0   1   2   3   4   5   6   7
   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25
  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43
  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61
  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79
  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97
  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115
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 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255]

可以看到，原先的 (2, 3, 4, 4) 的四维数组被转换成了一个长度为 192 的一维数组，每个元素都是一个 int8 类型的定点数。

参考

https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/api/python_api/infer/Graph/LayerBase.html