read_calibration_cache: 用于从文件中读取校准表 write_calibration_cache: 用于把校准表从内存中写入文件中 由于我需要量化的是CNN模型,所以选择继承IInt8EntropyCalibrator2校准器: importtensorrtastrtimportpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinitclassCalibrator(trt.IInt8EntropyCalibrator2):def__init__(self,dat...
class MyCalibrator(trt.IInt8Calibrator): def __init__(self): trt.IInt8Calibrator.__init__(self) Variables batch_size –int The batch size used for calibration batches. algorithm –CalibrationAlgoType The algorithm used by this calibrator....
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...
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...
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...
config->setInt8Calibrator(calibrator.get()); 要缓存校准表,请实现writeCalibrationCache()和readCalibrationCache()方法。 有关配置 INT8 校准器对象的更多信息,请参阅sampleINT8 7.3.2. Calibration Using Python 以下步骤说明了如何使用 Python API 创建 INT8 校准器对象。 程序 ...
Hello, I would like to quantify many standard ONNX models with INT8 calibration using JPEG, JPG images format and after that I would like to have the validation result (Top1 and Top5 accuracy). To do that I have looked …
TensorRT中的INT8量化 TensorRT是NVIDIA提供的高性能深度学习推理优化器,支持多种量化方式,其中INT8量化是其强项之一。TensorRT通过校准(Calibration)过程找到最优的量化阈值,以最小化量化误差。 校准过程 收集数据:从验证集中选取一个代表性的子集作为校准集。 FP32推理:在校准集上运行FP32推理,收集各层的激活值。
Calibration# 上面已经说了 KL散度越小代表 INT8编码后的信息损失越少。这一节来看看如何根据KL散度寻找最佳INT8分布。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...
输入INT8输出FP32 API：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/api/python_api/infer/Graph/...