本文來自社區(qū)投稿

作者：教 主

原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/585270139

0 Introduction

一直以來，得益于 GPU 的日益發(fā)展，深度學習中網(wǎng)絡(luò)訓練以及部署推理速度越來越快，在各大主流的深度學習框架，諸如 PyTorch、TensorFlow、OneFlow 等都有很多算子對 GPU 的加速支持。

從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)角度，PyTorch 雖然已經(jīng)使用了 NVIDIA cuDNN、Intel MKL 和 NNPACK 這些底層來加快訓練速度，但是在某些情況下，比如我們要實現(xiàn)一些特定算法/算子，如果只是用 PyTorch 已有的算子或操作遠遠不夠。

因為 PyTorch 雖然在特定操作上經(jīng)過了很好的優(yōu)化，但是對于 PyTorch 已經(jīng)寫好的這些操作，假如我們組合起來成為一個新的算子（OP），PyTorch 不會管你的算法的具體執(zhí)行流程，一般 PyTorch 只會按照設(shè)計好的操作去使用 GPU，然后 GPU 可能不能充分利用或者直接超負載，并且 python 解釋器也不能對此進行優(yōu)化，導致訓練過程變慢很多 [1]。

從數(shù)據(jù)流角度，深度學習一般都需要復雜的、多階段的數(shù)據(jù)處理流程，包括數(shù)據(jù)加載、解碼以及一定量的數(shù)據(jù)增強預(yù)處理操作，這些目前在 CPU 上執(zhí)行的數(shù)據(jù)處理管道已經(jīng)成為瓶頸，使得模型訓練耗時很長大。

對于此，NVIDIA 提出了 Data Loading Library（DALI）[2]，通過將數(shù)據(jù)預(yù)處理交給 GPU 處理，緩解 CPU 瓶頸問題。DALI 依賴于它自己的執(zhí)行引擎，其構(gòu)建目的是最大化輸入管道的吞吐量。諸如預(yù)取、并行執(zhí)行和批處理等特性都是為用戶透明處理，如下圖所示：

DALI Pipeline

使用 DALI 以及配置 DALI 環(huán)境比較復雜，并且 DALI 當前的支持的函數(shù)實現(xiàn)也比較有限，具體使用可以看文獻 [2] 中的說明文檔。

實際開發(fā)中，對于一些復雜的特定數(shù)據(jù)增強操作，就需要自己實現(xiàn)。因此，構(gòu)建了一個比較全面的工程以供大家學習和相互交流。

本工程利用 Pytorch 的 C++/CUDA 擴展，實現(xiàn) GPU 的數(shù)據(jù)增強，然后直接推送給網(wǎng)絡(luò)，從而達到訓練加速效果。

為了指導大家系統(tǒng)性掌握該方面的相關(guān)知識，本工程也包含了 Python 的 C++ 拓展，且詳細講解了在需要依賴第三方庫的情況下怎樣編寫 setup.py 文件以及相關(guān)配置，關(guān)于如何編譯和測試，在后續(xù)有詳細的講解。

1. Project Address

https://github.com/ChenCVer/python_cpp_extension

2. Project Structure

├── 3rdparty          # 工程依賴的第三方庫│    ├── opencv│    │    ├── linux│    │    └── win│    └── pybind11├── docs              # 說明文檔及相關(guān)資料├── requirements      # python相關(guān)安裝依賴├── requirements.txt  # python相關(guān)安裝依賴項, 與requirements文件夾配合├── scripts           # 相關(guān)測試腳本├── tools             # 分析工具├── orbbec            # 源碼文件│    ├── nms          # 非極大值抑制│    ├── roi_align    # ROI Align│    ├── utils        # 編譯工具函數(shù)│    └── warpaffine   # 仿射變換增強└── setup.py          # 用于編譯和構(gòu)建python包(.egg), 類似:CMakeLists.txt

3. Compilation And Python Environment

3.1. Compile Environment

• GCC/G++ >= 5.5.0(Visual Studio 2017 or newer for Windows)

• CUDA(NVCC): 10.1~11.5

3.2. Python Environment

（requirements.txt）

certifi==2021.5.30cycler==0.11.0future==0.18.2kiwisolver==1.3.1matplotlib==3.3.4mkl-fft==1.3.0mkl-random==1.1.1mkl-service==2.3.0numpy @ file:///C:/ci/numpy_and_numpy_base_1603480701039/workolefile==0.46opencv-python==3.4.0.12Pillow @ file:///C:/ci/pillow_1625663293114/workpyparsing==3.0.9python-dateutil==2.8.2six @ file:///tmp/build/80754af9/six_1644875935023/workterminaltables==3.1.10torch==1.5.0torchvision==0.6.0wincertstore==0.2

3.3. Python Package infos

Package         Version --------------- --------- certifi         2016.2.28cycler          0.11.0Cython          0.29.32future          0.18.2kiwisolver      1.3.1matplotlib      3.3.4mkl-fft         1.3.0mkl-random      1.1.1mkl-service     2.3.0numpy           1.19.2olefile         0.44opencv-python   3.4.0.12Pillow          8.3.1pip             21.3.1pyparsing       3.0.9python-dateutil 2.8.2setuptools      59.6.0six             1.10.0terminaltables  3.1.10torch           1.5.0torchvision     0.6.0wheel           0.29.0wincertstore    0.2

【注】：上述環(huán)境中的 PyTorch 版本需要對應(yīng)的 CUDA 版本，本工程支持的 PyTorch 版本：PyTorch version：1.5.0~latest。