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...
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 Tensor...
设置Calibrator:将Calibrator实例设置到TensorRT配置中。 构建和部署模型:使用TensorRT API构建并部署量化后的模型。 三、TensorRT INT8量化的实践 3.1 准备工作 确保你的系统已安装NVIDIA GPU和CUDA、cuDNN等必要的库。 安装并配置TensorRT环境。 准备用于校准的图像数据集。 3.2 编写Calibrator 实现一个自定义的Calibrator...
修改源代码:在YOLOv5的TensorRT部署代码中,修改相关配置以启用INT8量化,并设置校准数据集的文件路径。 编译与构建:重新执行cmake和make命令,以生成支持INT8量化的TensorRT引擎。 3. 执行量化与校准 运行量化脚本:使用TensorRT提供的工具或脚本执行量化操作,同时利用校准数据集进行校准。 监控与优化:观察量化过程中的输出...
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...
int &parser, int datattype) { mEngine = nullptr; const nvcaffeparser1;:IBlobNameToTensor* blobNameToTensor = parser->parse(locateFile(mParams.prototxtFileName,mParams.dataDirs).c_str(), locateFile(mParams.weightsFileName,mParams.dataDirs).c_str(),*network, dataType == DtatType::kINT...
#include<algorithm>#include<assert.h>#include<cmath>#include<cuda_runtime_api.h>#include<fstream>#include<iomanip>#include<iostream>#include<sstream>#include<sys/stat.h>#include#include<opencv2/opencv.hpp>#include"NvInfer.h"#include"NvOnnxParser.h"#include"argsParser.h"#include"logger.h"#...
engine ./yolo11_seg -s yolo11n-seg.wts yolo11n-seg.engine [n/s/m/l/x] # Download the labels file wget -O coco.txt https://raw.githubusercontent.com/amikelive/coco-labels/master/coco-labels-2014_2017.txt # Run inference ./yolo11_seg -d yolo11n-seg.engine ../images c coco....
c = Client(address, authkey=process.current_process().authkey) File "/usr/lib/python3.8/multiprocessing/connection.py", line 508, in Client answer_challenge(c, authkey) File "/usr/lib/python3.8/multiprocessing/connection.py", line 752, in answer_challenge ...
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