问题原因:FP16(半精度浮点数)相较于FP32(单精度浮点数)具有更低的精度和更小的表示范围,因此在深度学习推理过程中,容易出现溢出问题。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...
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...
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...
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。
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。
--validate : 快速验证ONNX转engine推理结果是否会出现Nan或者Inf --trt : 启动TensorRT后端推理 --onnxrt : 启动onnxruntime后端推理 --plugins : 加载动态库 --load-inputs : 加载指定输入数据推理 --atol : 指定绝对容忍误差 --rtol : 指定相对容忍误差 --fp16 : 指定精度fp16 save-engine : 指定en...
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...
The ONNX parser incorrectly used the InstanceNormalization plugin when processing ONNX InstanceNormalization layers with FP16 scale and bias inputs, which led to unexpected NaN and infinite outputs. This issue has been fixed. There was an up to 12% performance drop for WaveRNN networks in TF32...