add_identity(oneTensor) 可以看到 TensorRT 中,添加一个 Layer 或者说 构造一个 Layer,一般就用 network.add_xxx,而从 Layer 获取一个 Tensor 一般可以用 xxxLayer.get_output(i) 。两者的区别,用通俗一些的话,Layer 构建了一个骨架,而 Tensor 填满了它。 2 Layer 和 Tensor 的常用方法 这里介绍 TensorRT...
identityLayer = network.add_identity(inputTensor) # 恒等变换 network.mark_output(identityLayer.get_output(0)) # 标记输出张量 engineString = builder.build_serialized_network(network, config) # 生成序列化网络 if engineString == None: print("Failed building serialized engine!") return print("Succee...
addGather() :nvinfer1::INetworkDefinition addGatherV2() :nvinfer1::INetworkDefinition addGridSample() :nvinfer1::INetworkDefinition addIdentity() :nvinfer1::INetworkDefinition addIfConditional() :nvinfer1::INetworkDefinition addInput() :nvinfer1::IIfConditional,nvinfer1::INetworkDefinition ...
add_identity(self: tensorrt.tensorrt.INetworkDefinition, input: tensorrt.tensorrt.ITensor) → tensorrt.tensorrt.IIdentityLayer Add an identity layer. See IIdentityLayer for more information. Parameters input –The input tensor to the layer. Returns The new identity layer, or None if it could...
auto* cast = n.addIdentity(cond); cast->setOutputType(0, DataType::kBOOL); cast->getOutput(0)->setType(DataType::kBOOL); return cast->getOutput(0); } IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger); INetworkDefinition& n = *builder->createNetworkV2(0U); ...
auto* cast = n.addIdentity(cond); cast->setOutputType(0, DataType::kBOOL); cast->getOutput(0)->setType(DataType::kBOOL); return cast->getOutput(0); } IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger); INetworkDefinition& n = *builder->createNetworkV2(0U); ...
上图fusion之后,Add操作的输入和输出类型都是INT8。 一些badcase 绝大部分情况,融合QDQ可以带来性能提升,不过有些情况就不行了,毕竟这个优化过程是编好的程序,badcase或者hardcase肯定是有的。 次优融合和最优综合 另外一些情况,因为有一些QDQ的优化需要比较其中两个或者多个QDQ算子的scale重新计算scale(比如常见的add...
nextLayer=network.add_identity(oneTensor) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 可以看到 TensorRT 中,添加一个 Layer 或者说 构造一个 Layer,一般就用 network.add_xxx,而从 Layer 获取一个 Tensor 一般可以用 xxxLayer.get_output(i) 。两者的区别,用通俗一些的话,...
像add这类的操作,最好是输入输出都是INT8,这样性能能达到最大化。 add和QDQ的优化 上图fusion之后,Add操作的输入和输出类型都是INT8。 一些badcase 绝大部分情况,融合QDQ可以带来性能提升,不过有些情况就不行了,毕竟这个优化过程是编好的程序,badcase或者hardcase肯定是有的。
inputs_id= tf.placeholder(tf.int32, input1_shape, name='INPUT1')out= tf.add(tf.multiply(x1,0.5),2) embedding= tf.get_variable("embedding_table", shape=[100,10]) pre=tf.nn.embedding_lookup(embedding, inputs_id) out0= tf.identity(out,"OUTPUT0") ...