FP16溢出通常会导致NaN(非数字)值的产生,从而影响推理结果。 解决方案: 使用FP32:如果模型对推理速度要求不高,可以考虑使用FP32进行推理,以避免FP16溢出问题。 调整模型参数:通过调整模型的一些参数,如学习率、权重初始化等,可以降低推理过程中的数值范围,减少FP16溢出的可能性。 使用梯度裁剪:在训练过程中,可以使...
在用FP16的时候，必须手动地把某个层的输出设置成float16，否则结果就是错的。把输入数据从host拷贝到...
如果使用PoolingType::kMAX并且填充大小等于或大于任何维度上的窗口大小,则输出张量的边界(对应于完全位于输入张量之外的输入窗口)将填充FP32/FP16 的负无穷 ( -inf ) 或 INT8 的-128 。这可能会导致后续层中出现 NaN。 请参阅C++ 类IPoolingLayer或Python 类IPoolingLayer。
使用Polygraphy转储层输出并验证没有 NaN 或 Inf。--validate选项可以检查 NaN 和 Infs 。此外,我们可以将层输出与来自例如 ONNX 运行时的黄金值进行比较。 对于FP16,模型可能需要重新训练以确保中间层输出可以以 FP16 精度表示,而不会出现上溢/下溢。 对于INT8,考虑使用更具代表性的校准数据集重新校准。如果您...
如果使用PoolingType::kMAX并且填充大小等于或大于任何维度上的窗口大小,则输出张量的边界(对应于完全位于输入张量之外的输入窗口)将填充FP32/FP16的负无穷 (-inf) 或 INT8 的-128。这可能会导致后续层中出现 NaN。 请参阅C++ 类IPoolingLayer或Python 类IPoolingLayer。
使用Polygraphy转储层输出并验证没有 NaN 或 Inf。 --validate选项可以检查 NaN 和 Infs 。此外,我们可以将层输出与来自例如 ONNX 运行时的黄金值进行比较。 对于FP16,模型可能需要重新训练以确保中间层输出可以以 FP16 精度表示,而不会出现上溢/下溢。
如果使用PoolingType::kMAX并且填充大小等于或大于任何维度上的窗口大小,则输出张量的边界(对应于完全位于输入张量之外的输入窗口)将填充FP32/FP16的负无穷 (-inf) 或 INT8 的-128。这可能会导致后续层中出现 NaN。 请参阅C++ 类IPoolingLayer或Python 类IPoolingLayer。
config.set_fp16_epsilon(1e-5) 检查模型输入:确保模型输入的张量在传递给torch.argmax之前不包含异常值。如果输入张量中存在NaN或无穷大等异常值,torch.argmax的输出可能会出现问题。可以使用torch.isnan和torch.isinf等函数检查输入张量中的异常值,并进行相应处理。 使用TensorRT内置函数:TensorRT提供了一些内置函数...
If you are seeing NaNs or infinite values in TensorRT engine output when FP16/BF16 precision is enabled, it is possible that intermediate layer outputs in the network overflow in FP16/BF16. Some approaches to help mitigate this include: ...
其实前面我们也已经提到了,如果要让最后的精度损失不大,是要考虑一些先验知识的,这个先验知识就是每一层在 FP32精度下的激活值分布,只有根据这个才能找到更加合理的 阈值|T|。也就是说首先得有一个以FP32精度训练好的模型。基本上现有的深度学习框架都是默认 FP32精度的,有些模型还支持FP16精度训练,貌似 Caffe...