当量化一个浮点张量时,TensorRT 必须知道它的动态范围——也就是说,什么范围的值对表示很重要——超出这个范围的值在量化时被限制。 builder可以计算动态范围,这被称为calibration。更多的信息可以参考Working with INT8 2.6 张量和数据格式(Tensors and Data Formats) 在定义网络时,TensorRT 假定张量由多维 C 样式...
如果还没有安装TensorRT,请参考模型量化!ONNX转TensorRT(FP32, FP16, INT8) 如果还没有安装OpenCV,请参考Win10安装OpenCV 如果还没有安装CMake,请参考Win10安装CMake 模型下载: 下载ultralytics/yolov8 下载yolov8_tensorrt 生成.wts 文件 以yolov8s.pt模型为例 下载yolov8仓库以及yolov8s.pt模型ultralytics/u...
实际网络中训练使用的精度还是FP32,只不过这个量化算子在训练中可以学习到量化和反量化的尺度信息,这样训练的时候就可以让模型权重和量化参数更好地适应量化这个过程(当然,scale参数也是可以学习的),量化后的精度也相对更高一些。 QAT量化中最重要的就是fake量化算子,fake算子负责将输入该算子的参数和输入先量化后反量...
实际网络中训练使用的精度还是FP32,只不过这个量化算子在训练中可以学习到量化和反量化的尺度信息,这样训练的时候就可以让模型权重和量化参数更好地适应量化这个过程(当然,scale参数也是可以学习的),量化后的精度也相对更高一些。 感知量化过程中的qdq模块 QAT量化中最重要的就是fake量化算子,fake算子负责将输入该算子...
量化:量化即IN8量化或者FP16以及TF32等不同于常规FP32精度的使用,这些精度可以显著提升模型执行速度并且不会保持原先模型的精度 内核自动调整:根据不同的显卡构架、SM数量、内核频率等(例如1080TI和2080TI),选择不同的优化策略以及计算方式,寻找最合适当前构架的计算方式 ...
TensorRT支持FP16和INT8的计算。我们知道深度学习在训练的时候一般是应用32位或者16位数据,TensorRT在推理的时候可以降低模型参数的位宽来进行低精度推理,以达到加速推断的目的。这在后面的文章中是重点内容,笔者经过一周的研究,大概明白了TensorRT INT8量化的一些细节,后面会逐渐和大家一起分享讨论。
量化:量化即IN8量化或者FP16以及TF32等不同于常规FP32精度的使用,这些精度可以显著提升模型执行速度并且不会保持原先模型的精度 内核自动调整:根据不同的显卡构架、SM数量、内核频率等(例如1080TI和2080TI),选择不同的优化策略以及计算方式,寻找最合适当前构架的计算方式 ...
3.2.安装cmake $ cmake .. || cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 使用网友的后面加一堆配置就会遇到各种报错,这种编译一直用的很顺手,没有报错 然后就等待安装完成,最后输出如下,没有报错就说成功了一半
输入X是FP32类型的op,输出是FP32,然后在输入A这个op时会经过Q(即量化)操作,这个时候操作A会默认是INT8类型的操作,A操作之后会经过DQ(即反量化)操作将A输出的INT8类型的结果转化为FP32类型的结果并传给下一个FP32类型的op。 那么QDQ有啥用呢?
TensorRT 可以转换 FP32 网络,以使用 INT8 降低的精度进行部署,同时最小化精度损失。为了实现这一目标,可以使用训练后量化和量化感知训练 TensorRT 对模型进行量化。有关详细信息,请参阅利用 TensorRT 量化感知训练实现 INT8 推理的 FP32 精度。 有许多资源可以帮助您加速图像/视频、语音应用程序和推荐系统的应用程序...