Explicit Precision 混合精度 提到TensorRT 中的精度,一般指两个方面,计算精度与存储精度。 首先是计算精度,代表计算过程中数据类型,fp32,fp16,int8;SM 中有一种叫作 Tensor Core 的计算资源,是在伏特框架中引入的,专门用来进行深度学习相关运算,使用低精度类型时可以更好的利用硬件资源,从而得到加速
config->setFlag(BuilderFlag::kOBEY_PRECISION_CONSTRAINTS); Python config.set_flag(trt.BuilderFlag.OBEY_PRECISION_CONSTRAINTS); sampleINT8API说明了使用这些 API 降低精度。 精度约束是可选的 – 您可以查询以确定是否已使用C++ 中的layer->precisionIsSet()或 Python 中的layer.precision_is_set设置了约束。...
Per-layerprecisionspec ::=layerPrecision[","spec] layerPrecision ::=layerName":"precision precision::="fp32"|"fp16"|"int32"|"int8" --layerOutputTypes=spec Control per-layer output type constraints. Effective only when precisionConstraints is set to "obey"or"prefer". (default=none) The s...
import tensorrt as trt # 使用python设置层精度 Layer Precision # 用precision指定层精度 layer.precision = trt.int8 # 设置输出张量数据类型与层实现一致 layer.set_output_type(out_tensor_index, trt.int8) # builder强制准寻设置的精度 builder.strict_type_constraints = true # 使用Python使得推理以FP16...
collection of highly optimized kernels. TensorRT also supplies a runtime that you can use to execute this network on all of NVIDIA’s GPU’s from the Kepler generation onwards. TensorRT also includes optional high speed mixed precision capabilities introduced in the Tegra™ X1, and extended ...
/* set runtime options */ struct options opt; opt.num_thread = num_thread; opt.cluster = TENGINE_CLUSTER_ALL; opt.precision = TENGINE_MODE_FP32; opt.affinity = affinity; /* inital tengine */ if (init_tengine() != 0){ fprintf(stderr, "Initial tengine failed.\n"); ...
这个时候我们无法控制某一层的精度,因为TensorRT是以速度优化为优先的(很有可能某一层你想让它跑int8结果却是fp32)。即使我们使用API去设置也不行,比如set_precision这个函数,因为TensorRT还会做图级别的优化,它如果发现这个op(显式设置了INT8精度)和另一个op可以合并,就会忽略你设置的INT8精度。
强制该层使用 FP32计算: config.set_flag(trt.BuilderFlag.OBEY_PRECISION_CONSTANTS) layer.precision=trt.float32 遇到TensorRT不支持的节点: 修改源模型 修改onnx计算图 TensorRT中实现Plugin 修改Parser:修改TRT源码并重新编译TRT。 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发...
这个时候无法控制某一层的精度,因为TensorRT是以速度优化为优先的(很有可能某一层想跑int8结果却是fp32)。即使使用API去设置也不行,比如set_precision这个函数,因为TensorRT还会做图级别的优化,如果发现这个op(显式设置了INT8精度)和另一个op可以合并,就会忽略设置的INT8精度。
=‘one’: 获取或指定 Layer 的名字; oneLayer.type: 获取该层的种类; oneLayer.precision: 指定该层计算精度 (需配合 builder.strict_type_constraints); oneLayer.get_output(i): 获取该层第i个输出张量; Tensor 的常用成员和方法: =‘one’: 获取指定 tensor 的名字; ...