INT8量化是将模型的权重和激活值从FP32(32位浮点数)转换为INT8(8位整数)的过程,以减小模型大小和加快推理速度。这个过程通常包括以下几个步骤: 设置BuilderFlag为kINT8:告诉TensorRT我们将使用INT8量化。 实现Int8EntropyCalibrator类:用于读取标定图片并计算量化所需的比例因子。 标定过程:通过输入标定图像,使用FP32...
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...
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对权重(weights)采用最大值量化方法...
网络的前向计算涉及到两部分数值:权值和激活值(weights 和activation,二者要做乘法运算),Szymon Migacz 也提到他们曾经做过实验,说对weights 做saturation (饱和量化)没有什么变化,因此 对于weights的int8量化就使用的是不饱和的方式;而对activation做saturation就有比较显著的性能提升,因此对activation使用的是饱和的量化...
resnet分类网络tensorrt int8量化 前面一篇内容讲解了如何利用Pytorch实现ResNet,这一篇我们用ResNet18实现一个二分类。接下来从模型、数据及训练三个方面展开。 一、目标 利用ResNet18将以下数据分为两类 class_0 class_1 二、模型 ResNet系列的模型在上一篇已经详细介绍了,这里采用ResNet18。
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。
TensorRT-8可以显式地load包含有QAT量化信息的ONNX模型，实现一系列优化后，可以生成INT8的engine。QAT...
图4 . TensorRT 量化工具箱组件 在NVIDIA 量子化白皮书中详细描述了 QAT 的 TensorRT 特定配方,其中包括对量化方法的更严格的讨论,以及在各种学习任务上比较 QAT 和 PTQ 的实验结果。 代码示例演练 本节描述了工具箱中包含的分类任务量化例子。 QAT 的推荐工具箱配方要求从预训练模型开始,因...
下面是采用Int8EntropyCalibrator2量化resnet50的示例代码: #include<NvInfer.h>#include<NvOnnxParser.h>#include<NvInferRuntime.h>#include<cuda_runtime.h>#include<iostream>#include<stdio.h>#include<memory>#include<functional>#include<vector>#include<cassert>#include<Shlwapi.h>#include<fstream>#includ...