tensorrt推理精度下降

TensorRT在推理过程中可以使用不同的精度来进行加速，但这可能导致推理精度的下降。在模型训练的过程中，为了保证梯度的更新，一般会使用较高精度的数据类型，如float32。但是在推断过程中，对于精度的要求没有那么高，可以使用低精度的数据类型来进行推理，如float16或int8。使用低精度的数据类型可以减少内存占用和计算量，从而提高推理速度。然而，由于信息丢失和量化误差，推理精度可能会有所下降。

在TensorRT中，使用float16精度进行推理时，可能会比使用float32精度的推理速度更慢。这是因为在计算过程中，float16需要将数据从32位转换为16位，然后再进行计算，这会增加计算的开销。但是，使用float16精度可以在一定程度上提高推理速度，并在精度损失较小的情况下实现加速。

对于int8精度的推理，需要先生成校准表来将网络权重映射到int8的取值范围。这个校准表可以通过训练一组图片来得到，最好是来自于同一个训练集。生成校准表的过程可以帮助网络在使用int8精度进行推理时保持较高的精度。