在TensorRT中,INT8量化是一种重要的优化手段,它能够将模型的浮点数值转换为8位整数,从而减少模型的存储和计算量,提高推理速度。 一、INT8量化原理 INT8量化是指将浮点数值映射到8位整数上,这个过程包括两个步骤:量化和反量化。量化是将浮点数值转换为8位整数的过程,而反量化则是将8位整数转换回浮点数值的过程...
一、TensorRT INT8量化基本原理 INT8量化是指将深度学习模型中的浮点数(通常是FP32)参数和激活值转换为8位整数(INT8)的过程。这一转换过程可以显著减少模型大小,并提高计算性能,因为INT8运算比FP32运算更高效。 在TensorRT中,INT8量化的实现依赖于对模型参数的合理量化以及对激活值的动态校准。具体来说,TensorRT对...
1 int8量化 int8量化就是将网络的权重由float32类型缩放为int8类型,同时记录缩放的scale。为了尽可能的不丢失精度,需要采用标定图片来确定缩放的范围。 1.1 int8量化原理 标定过程 标定的原理,是通过输入标定图像I,使用参数W(Int8)推理得到输出结果P(Int8),然后不断调整W(Int8),使得输出P(Int8)与原始参数w(...
QDQ模块会参与训练，负责将输入的FP32张量量化为INT8，随后再进行反量化将INT8的张量在变为FP32。实际...
添加额外的转换会导致引擎执行得更快(例如,选择 INT8 内核实现来执行指定为具有浮点精度的层,反之亦然) ONNX 使用显式量化表示 –当 PyTorch 或 TensorFlow 中的模型导出到 ONNX 时,框架图中的每个伪量化操作都导出为 Q,然后是 DQ。由于 TensorRT 保留了这些层的语义,因此您可以期望任务准确度非常接近框架中看...
上面的代码首先用OnnxParser去解析模型,然后通过config设置引擎的精度。如果是构建INT8引擎,那么需要设置相应的Flag,并且要把之前实现的校准器对象传入其中,这样在构建引擎时TensorRT就会自动读取校准数据去生成校准表。 测试结果 为了验证INT8量化的效果,我用YOLOv5的几个模型在GeForce GTX 1650 Ti显卡上做了一下对比测...
上面的例子发现bin的的索引从128开始取,是没有考虑激活值为负数的情况,原因是nvidia官方给的tensorrt-int8量化的例子激活函数都是relu,意味着激活值没有负值,因此可以不考虑负值,但是如果激活函数采用的不是relu,比如会产生负的激活值的tanh函数,那么在量化的时候(即确定放大倍数的时候)就要考虑负的激活值.具体如何考...
TensorRT 支持使用 8 位整数来表示量化的浮点值。量化方案是对称均匀量化 – 量化值以有符号 INT8 表示,从量化到非量化值的转换只是一个乘法。在相反的方向上,量化使用倒数尺度,然后是舍入和钳位。 要启用任何量化操作,必须在构建器配置中设置 INT8 标志。
当TensorRT 执行完整的 PTQ 校准配方时,以及当 TensorRT 使用预配置的张量动态范围时,使用此模式(图 3 )。另一种 TensorRT INT8 处理模式用于处理具有QuantizeLayer/DequantizeLayer层的浮点 ONNX 网络,并遵循显式量化规则。有关差异的更多信息,请参阅 TensorRT 开发人员指南中的显式量化与 P...