FP16指的是半精度浮点数,它使用16位表示浮点数,相较于单精度浮点数(FP32)的32位表示,可以在保持相对较高的精度的情况下减少存储空间和计算开销。在深度学习和机器学习领域,使用FP16可以提高模型训练和推理的速度,并减少对计算资源的需求。 FP16的主要优势有: 更高的计算性能:由于FP16的存储需求和计算开销较小...
当我们尝试导出不同的FP16模型时,除了测试这个模型的速度,还需要判断导出的这个debug_fp16.trt是否符合精度要求,关于比较方式,这里参考: OpenCV中Histogram Comparison的计算方式[2] 我们可以通过compare_layer函数,传入output_fp16和output_fp32的Tensor结果,这里我将Tensor结果通过flatten的方式打成一维的向量,两者长度...
TensorRT中的量化实现 FP16量化 在TensorRT中实现FP16量化相对简单,只需在构建engine时添加一行配置即可。具体步骤如下: 配置Builder:通过builder.create_builder_config()创建配置对象,并使用config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)设置FP16量化标志。 构建Engine:使用配置好的builder对象构建CUDA engine。 INT8量化 INT...
FP16,即半精度浮点数,使用16位表示一个数,相比传统的FP32(单精度浮点数)节省了一半的存储空间。在TensorRT中,使用FP16量化可以在保持较高精度的同时,显著提升模型的推理速度。这是因为FP16减少了计算量和内存带宽需求,使得模型能够在更短的时间内完成推理。 应用场景 当模型对精度要求较高,但同时也需要较快的推理...
print("Built FP32 and FP16 engines!") 执行步骤: 将上述代码保存为optimize_fp32_fp16.py。 在命令行中运行: python optimize_fp32_fp16.py 如果一切正常,你应该看到输出“Built FP32 and FP16 engines!” 实现层融合,并对比性能 由于TensorRT通常会自动进行层融合,所以这一步主要是对比性能。
FP16推理TensorRT演示 在上面的导出命令行中修改为如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 pythonexport.py--weights yolov5s.onnx--include engine--half--device0 其中就是把输入的权重文件改成onnx格式,然后再添加一个新的参 --half 表示导出半精度的engine文件。就这样直接执行该...
FP16推理TensorRT演示 在上面的导出命令行中修改为如下 pythonexport.py--weightsyolov5s.onnx--includeengine--half--device0 其中就是把输入的权重文件改成onnx格式,然后再添加一个新的参 --half 表示导出半精度的engine文件。就这样直接执行该命令行就可以导出生成了,图示如下: ...
TensorRT可以利用FP16混合精度推理来加速深度学习模型的推理过程。在混合精度推理中,模型的权重和计算操作分别以不同的精度表示。具体而言,模型的权重通常以FP16的形式存储,而计算操作则以FP32进行计算。 通过使用FP16混合精度推理,可以在不影响模型的准确性的情况下提高推理速度和效率。这得益于FP16的计算速度较快,同...
原生TensorRT 在很早之前的版本(如 TensorRT 4)中已经支持 FP16 预测,但是由于厂内普遍用的 GPU 不支持 FP16 预测,所以也基本没有应用。然而当前厂内厂外一些新的 GPU 都开始支持 FP16,相比于 INT8,FP16 的损失更小、更可控,是否能够提供对 FP16 预测的支持? 如下为 T4 GPU 的 FP16 算力: T4 的 CUDA...
FP16推理TensorRT演示 在上面的导出命令行中修改为如下 python export.py --weights yolov5s.onnx --include engine --half --device 0 其中就是把输入的权重文件改成onnx格式,然后再添加一个新的参 --half 表示导出半精度的engine文件。就这样直接执行该命令行就可以导出生成了,图示如下: ...