杜老师封装之后(trt-infer.cpp)推理的执行过程:load_infer()加载模型->forward()异步执行,在forward函数中调用了to_gpu()和gpu()函数在gpu上开辟内存和数据拷贝。 多线程封装,生产者消费者模式 杜老师封装的infer_controller.hpp实现了: 1:启动线程,判断模型加载是否成功。 2:循环推理过程中等待任务。 3:消费者...
要在Python中使用TensorRT进行模型推理,你首先需要安装NVIDIA TensorRT库,并借助tensorrt或torch2trt(针对PyTorch)等Python包来简化操作。以下是一个基于PyTorch和TensorRT的基本流程: 模型训练与导出:使用PyTorch等框架训练模型,并将其导出为ONNX格式或其他TensorRT支持的格式。 环境配置:确保你的环境中安装了CUDA、cuDNN和...
上面其实说过,模型在训练时可以使用低精度的训练,提高训练速度,如果模型需要进一步加速,也可以在inference阶段使用,如使用FP16和INT8,其中FP16主要是PascalP100和V100(tensor core)这两张卡支持;而INT8主要针对的是P4和P40这两张卡,P4是专门针对线上做推断(Inference)的小卡,和IPhone手机差不多大,75瓦的一张卡,功...
TRT模型编译主要包括以下关键步骤：创建日志：用于记录编译过程中的信息和错误。构建推理器：初始化TensorRT推理器的相关设置。设置配置参数：包括最大工作空间、动态批处理等配置。创建网络模型：在TensorRT中构建基础的网络框架。导入ONNX模型：将训练好的ONNX模型导入TensorRT中进行优化。配置优化策略：根据需求...
【TRT量化模型简介】 TRT量化模型是基于张量表示论的一种量化推理方法。其基本原理是将问题转化为张量计算,通过低秩近似、稀疏表示等手段,实现对复杂数据的简洁表达和高效推理。TRT模型具有较好的泛化能力和鲁棒性,适用于处理高维、大规模的复杂数据。 【量化推理过程】 TRT量化模型的推理过程主要包括以下几个步骤: 1....
预先训练的模型可加速AI训练过程，并从头减少与大规模数据收集，标记和训练模型相关的成本。NVIDIA专门构建的预训练模型具有高质量的生产质量，可用于各种用例，例如人数统计，车辆检测，交通优化，停车管理，仓库运营等。TRT-TensorRT 一旦网络完成，就可以直接部署模型。然而，如果模型使用tensorRT进行优化，那么通常会有显...
TRT 量化模型推理技术通过对模型参数进行量化,降低了模型的计算复杂度和存储空间需求,从而提升了模型的推理速度。 2.TRT 量化模型推理的优势 TRT 量化模型推理具有以下几个优势: (1)降低模型的计算复杂度和存储空间需求:通过参数量化,模型的计算量和存储空间得到显著减少,使得模型更加轻量化。 (2)提升模型推理速度:...
模型编译阶段是构建TensorRT引擎的关键步骤，流程包括创建日志、构建推理器、设置配置参数、创建网络模型、导入ONNX模型、配置优化策略、生成引擎以及序列化引擎并保存。此阶段涉及的API包括创建日志、构建优化配置、创建网络模型、导入ONNX模型文件、设置最大工作空间、配置动态批处理等步骤。在内存申请阶段，需要...
-, 视频播放量 853、弹幕量 6、点赞数 40、投硬币枚数 12、收藏人数 36、转发人数 4, 视频作者 TRT_CR450BF, 作者简介 铁路地铁UP主,持续冲粉中,进来的点个关注,之后别取关,谢谢创作团队:@TRT_CR400AF,相关视频:别坐五号线了!,【远古视频】(搬运)2006年.天津的
这其实Transformer最大的问题。初始BERT模型的极限为512 令牌。解决此问题的粗爆的方法是直接截断输入句子。为了解决这个问题可以使用surpass的方法,将令牌扩充到到4096。但是关于句子的长度,自注意力的命中成本也是二次的 所以可伸缩性变得非常具有挑战性。这也是为什么后面有许多想法来重组原始的自注意力机制: ...