onnxruntime c++ float16量化
时间: 2023-07-28 12:11:16 浏览: 363
要在C++中使用ONNX Runtime进行float16量化,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装ONNX Runtime:您可以从ONNX Runtime的GitHub存储库获取源代码并进行编译安装。按照存储库中的说明进行操作。
2. 导入ONNX Runtime库:在您的C++代码中,通过使用适当的头文件和链接ONNX Runtime库,将ONNX Runtime导入到您的项目中。
3. 加载和量化模型:使用ONNX Runtime提供的API,加载您的浮点模型。然后,通过使用ONNX Runtime提供的量化API将模型量化为float16数据类型。这将减少模型的内存占用和计算需求。
4. 运行量化模型:使用ONNX Runtime提供的运行时环境,加载并执行已量化的模型。这样可以确保模型以float16数据类型在目标硬件上高效运行。
具体的调用方法和API使用取决于您所使用的ONNX Runtime版本和编程语言。建议您参考ONNX Runtime的文档和示例代码以了解更多详细信息,并按照文档中的说明进行操作。
相关问题
ONNX Runtime C++ float16量化推理
您好!对于使用ONNX Runtime进行C++ float16量化推理,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保您已经安装了ONNX Runtime C++库。您可以从ONNX Runtime的GitHub页面(https://github.com/microsoft/onnxruntime)下载最新版本的库,并按照官方文档中的说明进行安装。
2. 在您的C++代码中,您需要加载并初始化ONNX模型。可以使用`Ort::Env`类来创建一个运行环境,并使用`Ort::SessionOptions`类来设置会话选项。然后,使用`Ort::Session`类加载ONNX模型文件。
3. 在加载模型之后,您可以创建输入和输出张量。对于float16量化推理,您需要将输入数据转换为`std::vector<uint16_t>`类型,并使用`Ort::Value`类创建输入张量。类似地,您可以创建输出张量。
4. 在进行推理之前,您需要将输入数据填充到输入张量中。您可以使用`Ort::GetTensorMutableData`函数获取输入张量的可变指针,并将转换后的输入数据复制到该指针所指向的内存位置。
5. 接下来,您可以使用`Ort::Run`函数运行推理。将输入和输出张量作为参数传递给该函数,并获取输出张量的结果。
6. 最后,您可以使用`Ort::GetTensorData`函数获取输出张量的数据,并对其进行后续处理或分析。
请注意,以上步骤仅提供了一个基本的框架,您可能需要根据您的具体需求和模型结构进行一些调整。此外,您还可以参考ONNX Runtime的官方文档和示例代码,以获取更详细的信息和示例。
希望对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。
onnxruntime c++ 量化怎么把float32数据转换为Ort::Float16_t
要将float32数据转换为Ort::Float16_t类型(即float16),可以使用ONNX Runtime提供的API进行转换。以下是一种可能的方法:
```cpp
#include <onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_provider_factory.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cpu/cpu_provider_factory.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cpu/math/quantize_linear.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cpu/math/dequantize_linear.h>
// ...
// Create an Ort::Allocator with the desired memory allocation strategy
Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
// Create input and output tensors
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator, input_data, input_size, input_shape.data(), input_shape.size());
Ort::Value output_tensor = Ort::Value::CreateTensor<Ort::Float16_t>(allocator, nullptr, output_size, output_shape.data(), output_shape.size());
// Get the quantization parameters (scale and zero point) for float16 conversion
float scale = ...; // Compute or set the scale factor for quantization
int32_t zero_point = ...; // Compute or set the zero point for quantization
// Quantize the input tensor from float32 to float16
Ort::QuantizeLinear<float, Ort::Float16_t>(input_tensor.GetTensorMutableData<float>(), output_tensor.GetTensorMutableData<Ort::Float16_t>(),
input_size, scale, zero_point);
// Perform computations using the quantized input tensor
// ...
// Dequantize the output tensor back to float32
Ort::DequantizeLinear<Ort::Float16_t, float>(output_tensor.GetTensorMutableData<Ort::Float16_t>(), output_tensor.GetTensorMutableData<float>(),
output_size, scale, zero_point);
```
请注意,这只是一种示例,并且具体的代码实现可能会根据您的应用程序和环境而有所不同。您还需要根据实际情况设置输入数据、尺寸和形状,并计算或设置适当的量化参数(比例因子和零点)。
此外,请确保已正确配置和初始化ONNX Runtime,并根据所选的硬件和提供程序(如CUDA或CPU)进行设置。