17点检测模型部署大全：从ONNX到TNN云端一条龙

引言

在工业质检场景中，人体关键点检测技术正发挥着越来越重要的作用。想象一下，当工厂需要检测工人是否按照标准流程操作，或是分析产线上的人机交互动作是否规范时，17点人体关键点检测模型就能大显身手。它能精准识别头部、肩膀、肘部、手腕等17个关键部位的三维坐标，为工业安全与流程优化提供数据支持。

但很多开发者在实际部署时会遇到各种"拦路虎"：PyTorch模型在边缘设备上跑不动、转换格式时出现各种报错、不同框架间的兼容性问题层出不穷。本文将带你用最简单的方式，从模型转换到云端部署，一站式解决所有痛点。即使你是刚接触模型部署的新手，也能跟着步骤顺利完成全流程。

1. 环境准备：搭建模型转换沙盒

1.1 选择预置镜像

在CSDN算力平台中搜索"PyTorch+ONNX+TNN"组合镜像，这个镜像已经预装了： - PyTorch 1.8+（带CUDA支持） - ONNX 1.10+ - TNN最新稳定版 - 常用工具链（protobuf, cmake等）

# 查看环境是否正常 python -c "import torch; print(torch.__version__)" onnxruntime --version

1.2 准备测试模型

如果你还没有训练好的17点检测模型，可以使用预训练模型快速验证流程。这里以HRNet为例：

import torch model = torch.hub.load('HRNet/HRNet-Human-Pose-Estimation', 'hrnet_w32', pretrained=True) model.eval() # 切换为推理模式

2. PyTorch到ONNX：跨出转换第一步

2.1 基础转换方法

将PyTorch模型转为ONNX格式是部署的第一步，关键是要定义好输入输出的形状：

dummy_input = torch.randn(1, 3, 256, 192) # 假设输入为256x192的RGB图像 torch.onnx.export( model, dummy_input, "pose_hrnet.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"], dynamic_axes={ "input": {0: "batch"}, "output": {0: "batch"} } )

2.2 常见错误解决

报错1：Unsupported operator
某些PyTorch操作可能不被ONNX支持，可以尝试：
更新torch和onnx版本
用torch官方支持的替代操作
报错2：Shape inference failed
检查模型中的动态维度设置，确保输入输出形状匹配

3. ONNX到TNN：适配边缘设备

3.1 转换命令详解

TNN提供了专门的转换工具onnx2tnn：

./onnx2tnn pose_hrnet.onnx -optimize -v v3.0 -o ./tnn_model/

关键参数说明： --optimize：开启模型优化 --v：指定TNN版本 --o：输出目录

3.2 转换后验证

转换完成后应该得到三个文件： -.tnnproto：模型结构定义 -.tnnmodel：模型权重 -_sim.onnx：优化后的ONNX模型（用于对比验证）

用官方提供的benchmark工具测试转换效果：

./benchmark -mp ./tnn_model/pose_hrnet.tnnproto -ml ./tnn_model/pose_hrnet.tnnmodel -ic 1 -ih 256 -iw 192

4. 云端部署实战

4.1 边缘设备环境配置

以华为昇腾310为例，需要： 1. 安装CANN工具包 2. 配置ACL环境变量 3. 编译TNN的ARM版本

git clone https://github.com/Tencent/TNN.git cd TNN/scripts bash build_aarch64_linux.sh

4.2 部署代码示例

一个简单的推理代码框架：

#include "tnn/core/tnn.h" #include "tnn/utils/blob_converter.h" // 初始化TNN TNN tnn; TNN_NS::Status status = tnn.Init(config); // 准备输入数据 TNN_NS::Mat input_mat(device_type, mat_type, input_dims, input_data); // 创建网络实例 TNN_NS::InstanceConfig instance_config; auto instance = tnn.CreateInstance(instance_config); // 执行推理 TNN_NS::MatConvertParam input_convert_param; status = instance->SetInputMat(input_mat, input_convert_param); status = instance->Forward(); // 获取输出 std::shared_ptr<TNN_NS::Mat> output_mat; TNN_NS::MatConvertParam output_convert_param; status = instance->GetOutputMat(output_mat, output_convert_param);

5. 常见问题与优化技巧

5.1 性能优化三板斧

量化压缩：使用TNN的量化工具减小模型体积bash ./quantize.exe pose_hrnet.tnnproto pose_hrnet.tnnmodel pose_hrnet.quantized.tnnmodel
多线程推理：在InstanceConfig中设置线程数cpp instance_config.work_thread_num = 4;
内存复用：开启共享内存模式减少拷贝cpp instance_config.share_memory_mode = 1;