训练后量化(Post-training quantization,PTQ)是在模型训练好后,再通过一个校准(Calibration)流程去计算比例因子,从而实现量化过程。 量化感知训练(Quantization-aware training,QAT)是在模型训练过程中去计算比例因子,允许在训练过程中补偿量化和反量化操作带来的精度误差。 本文只介绍如何调用TensorRT的Python接口实现INT8量化。
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TensorRT支持多种量化方法,包括动态范围(Dynamic Range)和校准(Calibration)等。这里我们使用校准方法进行INT8量化。 1. 准备校准数据集 您需要准备一个具有代表性的数据集用于校准过程,这个数据集应该能够覆盖模型推理时可能遇到的各种输入情况。 2. 编写TensorRT量化脚本 TensorRT提供了一个Python API来简化量化过程。以...
其实就是多了一个放大倍数的问题,举个例子:比如原来float32的计算为:0.1 * 0.2 + 0.3 * 0.4 = 0.14,那么使用int8计算:1*2 + 3*4 = 14,相当于原来的数值都取10倍放大倍数(int8标定也就是标定这个放大倍数),那么由于乘法的原因,最后的结果相当于放大了100倍.这样就能使用Int8来取代float32的计算. (2)...
使用TensorRT的Python API加载ONNX模型,并配置INT8量化。 ```pythonimport tensorrt as trt 创建TensorRT的builder和network builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)network = builder.create_network(TRT_LOGGER) 加载ONNX模型 parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)with open(‘your_model.onnx’, ‘rb’)...
1.1 python onnx转trt 操作流程:按照常规方案导出onnx,onnx序列化为tensorrt engine之前打开int8量化模式并采用校正数据集进行校正; 优点:1. 导出onnx之前的所有操作都为常规操作;2. 相比在pytorch中进行PTQ int8量化,所需显存小; 缺点:1. 量化过程为黑盒子,无法看到中间过程;2. 校正过程需在实际运行的tensorrt...
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...
在显式量化的网络中,在量化和未量化值之间转换的缩放操作由图中的IQuantizeLayer (C++,Python)和IDequantizeLayer ( C++ , Python ) 节点显式表示 – 这些节点此后将被称为 Q/DQ 节点。与隐式量化相比,显式形式精确地指定了与 INT8 之间的转换在何处执行,并且优化器将仅执行由模型语义规定的精度转换,即使:...
TensorRT INT8 Inference# 首先看一下不同精度的动态范围: 实际上将FP32的精度降为INT8还是比较具有挑战性的。注:python的float类型式FP64的。 Quantization# 将FP32降为INT8的过程相当于信息再编码(re-encoding information ),就是原来使用32bit来表示一个tensor,现在使用8bit来表示一个tensor,还要求精度不能下降...
Python tensor.dynamic_range = (min_float, max_float) sampleINT8API说明了这些 API 在 C++ 中的使用。 7.3. Post-Training Quantization using Calibration 在训练后量化中,TensorRT 计算网络中每个张量的比例值。这个过程称为校准,需要您提供有代表性的输入数据,TensorRT 在其上运行网络以收集每个激活张量的统计...