tensorrt的view以及../builder/Network.cpp::addPoolingNd问题解决

      在项目中对某些项目进行tensorrt加速的时候发现会报如下的错误。
      上述错误大概是说view输入参数大小是512x7x7的，输出的参数大小确是512x36的，如此造成了输入输出规格不同。但是这在实际的代码中打断点调试根本看不出来，必须深入到tensorrt代码去查。

1. 打开tensorrt源码中的view.py文件查看并将输入输出的数据进行shape对比，如下

def convert_view(ctx):
    input = ctx.method_args[0]
    print('before input.shape = ',input.shape)
    input_trt = add_missing_trt_tensors(ctx.network, [input])[0]
    print('after input.shape = ',input_trt.shape)
    output = ctx.method_return
    layer = ctx.network.add_shuffle(input_trt)
    layer.reshape_dims = tuple(output.shape[1:])
    output._trt = layer.get_output(0)

然后运行输出，看调试信息

这就和错误信息对上号了。看来是add_missing_trt_tensors函数改变了原数据的shape

2. 打开torch2trt.py文件并定位到目标函数，通过调试发现数据走的是第二个if分支，即是

看样子是t._trt的问题。于是我们在开始的时候添加一个print函数将这两个的shape打印出来

def add_missing_trt_tensors(network, tensors):
    """Creates missing TensorRT tensors as constants and attaches them to the Torch Tensors"""
    trt_tensors = [None] * len(tensors)

    dtype = check_torch_dtype(*tensors)

    for i, t in enumerate(tensors):
        print('add_missing   i = {}, t.shape = {} t._trt={}'.format(i,t.shape,t._trt.shape))
        trt_tensor = None

        # GET TRT TENSOR (OR CREATE TRT CONSTANT)

        # get tensor w/ _trt
        # or... add constant for scalar primitive
        if isinstance(t, float) or isinstance(t, int):
            #省略内容
        elif hasattr(t, "_trt"):
            trt_tensor = t._trt
        # or... add constant for leaf tensor w/o _trt
        else:
            #省略内容
        assert trt_tensor is not None
        trt_tensors[i] = trt_tensor

    return trt_tensors

最后结果如下：

通过结果我们可以看到，前面t和t._trt的shape都是相同的，但是后期就不一样了，而程序里又执行了trt_tensor = t._trt，这就导致了问题的产生。

1. 经验证，这是由于输入图像规格太大导致的，将输入数据规格缩小即可避免这个问题，而这个数字如果不正确的话，即使解决了view的问题，也可能会出现下面中所示的问题。

2. 我将规格改成196，完美的解决上述两个问题。