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。关于INT8量化的理论知识,由于牵涉的内容比较多,等我有空再专门写一篇文章来做介绍。 TensorRT INT8量化的具体实现 TensorRT中...
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)...
5 输入bottom_blob量化(bottom_scale计算) 5.1 Kullback-Leibler散度 5.2 int8量化的数学模型建立 5.3 bottom_scale计算 写在后面 本篇文章主要介绍TensorRT与ncnn框架中的网络int8推理方式,及其int8量化数学原理。建议有卷积神经网络基础的小伙伴阅读。 NVIDIA TensorRT TensorRT是核弹厂推出的高速推理库,专用于各种模型...
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’)...
在进行 INT8 优化之前,确保安装了 TensorRT。可以通过以下命令安装 TensorRT: sudoapt-getinstalltensorrt 1. 使用TensorRT 进行 INT8 量化 在PyTorch 中,我们可以使用torch2trt库将 TorchScript 模型转换为 TensorRT 模型,并启用 INT8 量化。以下是如何进行转换的示例代码。
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...
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...
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...
代码示例（Python）:import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) with...