上篇blog讲了trtexec和onnx_graphsurgeon两个工具，一个用于将onnx转化为trt模型，另一个用于对onnx模型进行修改。这篇blog讲polygraphy和nsight systems，前者用于进行模型优化以及结果验证，后者用于性能分析。
polygraph
polygraph有API库，也有命令行工具，命令行工具有多个模式：
- run模式：推理模型，得到运行细节，包括推理时间，各层的推理时间等信息，可以看作一个推理测试器
- debug模式：检测onnx模型转trt模型中的错误，并将模型分为可转换部分和不可转换部分。
- data模式：调整分析输入输出的数据和模型权重
- convert模式：基本等同于run
- surgeon模式：对模型进行优化
run模式官方文档
例子：
polygraphy run model-02.plan \ # 推理该模型，这里也可以用onnx模型--trt \ # 使用TensorRT推理，--onnxrt是指用onnxruntime推理--input-shapes 'tensorX:[4,1,28,28]' \ # 输入的shape，tensorX是对应输入的名称--verbose \ # 生成详细信息> result.log 2>&1 # 将详细信息重定向到result.logpolygraphy run modelB.onnx \--trt \--plugins ./AddScalarPlugin.so \ # 添加插件，tensorRT插件再下篇blog讲> result-07.log 2>&1
surgeon模式官方文档
例子：
polygraphy surgeon sanitize yolov5s_v7.onnx \--fold-constant \-o modelA-FoldConstant.onnx \> result.log
inspect模式文档
例子：
polygraphy inspect capability yolov5s.onnx > result_capability.log # 查看tensorRT是否支持该模型
其他用到再写，不在工具学习上做无用功
nsight systems
官方文档
nv官方教程地址。
四个工具的整体工作流程：
1、使用polygraphy判断tensorRT是否支持，如果支持，进行优化，不支持则处理不支持的层
2、如果不支持，使用onnx_graphsurgeon对模型进行修改
3、使用trtexec进行测试，查看推理效果，如果推理时间不理想，使用nsight systems查看哪里时间影响最大
4、如果精度不理想，使用polygraphy查看整体模型中每一层的输出，查看输出误差较大的层，进行处理
6、得到一个工作状态良好的模型，用TensorRT进行推理部署。
还是那句话，不要在工具上费工夫，用到啥再学啥。
