训练后量化即PTQ量化,trt的训练后量化算法第一次公布在2017年,NVIDIA放出了使用交叉熵量化的一个PPT,简单说明了其量化原理和流程,其思想集成在trt内部供用户去使用。对是闭源的,只能通过trt提供的API去量化。 不需要训练,只需要提供一些样本图片,然后在已经训练好的模型上进行校准,统计出来需要的每一层的scale就可以...
API:docs.nvidia.com/deeplea 上述两个TensorRT的layer与ONNX中的QuantizeLinear和Dequantizelinear对应,在使用ONNX2trt工具的时候,ONNX中的这两个op会被解析成IQuantizeLayer和IDequantizeLayer: 0x03 TensorRT中对于QDQ模型的优化策略 当TensorRT检测到模型中有QDQ算子的时候,就会触发显式量化。以下quantize算子简称Q,de...
output[k,c,r,s] := input[k,c,r,s] * scale[k] TensorRT 仅支持激活张量的每张量量化,但支持卷积、反卷积、全连接层和 MatMul 的每通道权重量化,其中第二个输入是常数且两个输入矩阵都是二维的。7.2. Setting Dynamic Range TensorRT 提供 API 来直接设置动态范围(必须由量化张量表示的范围),以支持在 ...
直接使用trt提供的接口进行PTQ量化（少量代码）或者使用python-API接口进行PTQ量化如果trt提供的PTQ集中量化...
output[k,c,r,s] := input[k,c,r,s] * scale[k] TensorRT 仅支持激活张量的每张量量化,但支持卷积、反卷积、全连接层和 MatMul 的每通道权重量化,其中第二个输入是常数且两个输入矩阵都是二维的。 7.2. Setting Dynamic Range TensorRT 提供 API 来直接设置动态范围(必须由量化张量表示的范围),以支持在...
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。
使用TensorRT API加载原始模型,配置量化参数,并构建量化后的模型。此过程中,TensorRT会根据Calibrator提供的校准数据自动计算量化参数(如缩放因子和零点)。 3.4 部署和测试 将量化后的模型部署到目标设备上,并使用实际数据进行测试。比较量化前后模型的推理速度和精度,评估量化效果。 四、实际应用中的注意事项 量化参数的...
易于实现和部署:TensorRT提供了丰富的API和工具,使得INT8量化的实现和部署变得简单快捷。 四、实际应用案例 TensorRT INT8量化已广泛应用于各种深度学习应用场景中,如图像分类、目标检测、语音识别等。以图像分类为例,通过使用TensorRT INT8量化,可以将ResNet-50模型的推理速度提升数倍,同时保持接近FP32的推理精度。 结...
使用ONNX工具(如onnx-checker)验证ONNX模型的完整性。这可以确保模型没有损坏或包含无效的数据。 你可以使用以下命令来检查ONNX模型: bash onnx_checker your_model.onnx 使用TensorRT的API正确加载ONNX模型: 确保你使用TensorRT的API正确加载和解析ONNX模型。以下是一个基本的TensorRT加载ONNX模型的示例代码: cp...
INT8引擎从32位网络定义构建,类似于32位和16位引擎,但有更多的配置步骤。特别地,构建器和网络必须配置为使用INT8, INT8要求按张量动态范围。INT8校验器可以确定如何最好地将权值和激活表示为8位整数,并相应地设置每个张量的动态范围。或者,您可以自定义每个张量的动态范围;这在sampleINT8API中有涉及。