在TensorRT中,INT8量化的实现依赖于对模型参数的合理量化以及对激活值的动态校准。具体来说,TensorRT对权重(weights)采用最大值量化方法,即找到权重中的最大值和最小值,然后将所有权重映射到INT8的范围内(-128到127)。对于偏移(biases),由于它们通常很小,因此可以直接忽略或设置为0。 对于激活值(activation)的量化...
int8量化就是将网络的权重由float32类型缩放为int8类型,同时记录缩放的scale。为了尽可能的不丢失精度,需要采用标定图片来确定缩放的范围。 1.1 int8量化原理 标定过程 标定的原理,是通过输入标定图像I,使用参数W(Int8)推理得到输出结果P(Int8),然后不断调整W(Int8),使得输出P(Int8)与原始参数w(float32)输出...
一、TensorRT量化推理原理 TensorRT量化推理通过减少模型中浮点参数的位数来减小模型的存储空间和计算需求。通常,神经网络模型中的参数都是以32位浮点数的形式存储的,而量化推理可以将这些参数转化为更低位数的整数或浮点数。例如,可以将32位浮点数量化为8位整数,从而将模型的存储空间和计算需求减少为原来的四分之一。
TensorRT是Nvidia开发的一个神经网络前向推理加速的C++库,提供了包括神经网络模型计算图优化、INT8量化、FP16低精度运算等神经网络前向推理优化的方法(具体的介绍参考官网:https://developer.nvidia.com/tensorrt。目前TensorRT提供了C++与Python的API接口。
通过具体案例,我们将分析TensorRT量化优化的收益和代价,包括推理速度提升和精度损失的权衡。 五、总结 在本文中,我们详细介绍了TensorRT量化优化的原理、步骤和实际案例,读者可以通过本文学习到如何利用TensorRT对神经网络进行量化优化,从而加速模型的推理过程。TensorRT量化优化是加速神经网络推理的重要技术手段,可以在生产环境...
训练后量化即PTQ量化,trt的训练后量化算法第一次公布在2017年,NVIDIA放出了使用交叉熵量化的一个PPT,简单说明了其量化原理和流程,其思想集成在trt内部供用户去使用。对我们是闭源的,我们只能通过trt提供的API去量化。 不需要训练,只需要提供一些样本图片,然后在已经训练好的模型上进行校准,统计出来需要的每一层的sca...
量化时,TensorRT会在优化网络时深度Int8精度,采用速度优先方式。 2.训练时量化 直接加载QAT模型,包含QDQ操作的量化模型,QAT过程和TensorRT没有关系,TRT只是个推理框架,实际QAT都是在训练框架中做,如Pytorch。 QAT量化后的ONNX模型如下: 其中有QuantizeLiner和DequantizeLiner,即对应的QDQ模块,包含了该层或激活值的量化...
TensorRT通过优化深度学习模型的计算图、剪枝、量化和层融合等技术,实现了对深度学习模型的快速推断。 TensorRT的工作原理如下: 1. 模型优化:TensorRT首先会对深度学习模型进行优化,通过计算图优化技术,将模型中的冗余计算和多余操作剔除,减少了计算量和内存消耗。TensorRT还会对模型进行剪枝,去除冗余的神经元和连接,减少...