tensorrt量化步骤
时间: 2023-05-13 10:05:13 浏览: 77
TensorRT量化步骤包括以下几个步骤:
1. 数据收集和预处理:收集用于量化的数据集,并对其进行预处理,以确保数据的一致性和准确性。
2. 网络训练:使用收集的数据集训练神经网络模型。
3. 模型量化:使用TensorRT API将训练好的模型量化为INT8或FP16格式。
4. 优化:使用TensorRT API对量化后的模型进行优化,以提高推理性能。
5. 部署:将优化后的模型部署到目标设备上进行推理。
注意:以上内容仅供参考,具体实现步骤可能因应用场景和需求而有所不同。
相关问题
tensorrt量化代码
TensorRT是英伟达推出的用于深度学习推理加速的库。量化是一种优化模型大小和推理速度的技术,通过将浮点模型转换为整型模型,在推理过程中减少计算量和内存需求。
为了使用TensorRT进行量化,首先需要将训练好的浮点模型保存为ONNX或TensorFlow格式。然后,通过以下步骤进行量化编码:
1. 导入所需的库和模块,如TensorRT和PyTorch。
2. 加载训练好的浮点模型。
3. 创建TensorRT的推理引擎。
4. 配置量化选项,如量化位宽和缩放因子。
5. 使用TensorRT的量化函数对模型进行量化。
6. 保存量化后的模型。
7. 使用量化模型进行推理。
下面是一个简单的TensorRT量化代码示例:
```python
import torch
import tensorrt as trt
# 加载浮点模型
float_model = torch.load('float_model.pth')
# 创建TensorRT的推理引擎
trt_logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
trt_builder = trt.Builder(trt_logger)
trt_network = trt_builder.create_network()
trt_parser = trt.OnnxParser(trt_network, trt_logger)
trt_parser.parse_from_file('float_model.onnx')
# 配置量化选项
trt_builder_config = trt_builder.create_builder_config()
trt_builder_config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
# 量化模型
trt_builder_config.set_calibration_profile(trt_builder.create_calibration_profile())
trt_engine = trt_builder.build_engine(trt_network, trt_builder_config)
# 保存量化模型
trt_engine.save('quantized_model.engine')
# 使用量化模型进行推理
with trt.Runtime(trt_logger) as trt_runtime:
trt_context = trt_engine.create_execution_context()
input_tensor = torch.ones((1, 3, 224, 224)).cuda().half() # 输入张量需与量化位宽保持一致
output_tensor = torch.empty((1, 1000)).cuda().half()
trt_input = trt.np_to_trt_tensor(input_tensor.data.cpu().numpy(), trt_engine.get_binding_index('input'))
trt_output = trt.np_to_trt_tensor(output_tensor.data.cpu().numpy(), trt_engine.get_binding_index('output'))
trt_context.execute_v2([trt_input, trt_output])
# 处理推理结果
output = output_tensor.cpu().float()
```
以上是一个基本的TensorRT量化代码示例,具体的量化过程和参数可以根据实际需求进行调整和优化。
tensorRT怎么量化yolov7
您可以使用TensorRT中的Python API来执行Yolo v7网络的量化。步骤如下:
1. 导入必要的TensorRT和NumPy库:
```python
import tensorrt as trt
import numpy as np
```
2. 创建TensorRT中的IBuilder和INetworkDefinition对象:
```python
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
network = builder.create_network()
```
3. 加载预训练的Yolo v7模型:
```python
with open('yolov7.trt', 'rb') as f:
engine_data = f.read()
engine = builder.load_engine(engine_data)
```
4. 使用预先定义的函数将权重从Engine中提取出来:
```python
def getBinding(engine, name):
idx = engine.get_binding_index(name)
if idx == -1:
raise IndexError("Invalid binding name")
return idx
input_shape = (3, 416, 416) # 根据实际情况设置
output_shapes = [(1, 255, 13, 13), (1, 255, 26, 26), (1, 255, 52, 52)] # 根据实际情况设置
input_index = getBinding(engine, "input")
output_indices = [getBinding(engine, "output_1"), getBinding(engine, "output_2"), getBinding(engine, "output_3")]
w = engine.get_binding_shape(output_indices[0]) # 获取权重大小
weights = [np.empty(w, dtype=np.float32) for i in range(len(output_indices))]
for idx in output_indices:
arr = engine.get_binding_shape(idx)
size = np.multiply.reduce(arr)
buf = engine.get_binding_shape(idx)
np.copyto(weights[output_indices.index(idx)], buf)
```
5. 将权重传递给网络并运行推理:
```python
h_input = trt.tensor(w.shape, trt.float32)
h_output = [trt.tensor(w.shape, trt.float32) for i in range(len(output_shapes))]
cuda_inputs = [cuda.mem_alloc(h_input.nbytes) for i in range(1)]
cuda_outputs = [cuda.mem_alloc(x.nbytes) for x in output_shapes]
stream = cuda.Stream()
with engine.create_execution_context() as context:
cuda.memcpy_htod(cuda_inputs[0], inputs[0])
context.execute_v2(bindings=[int(x) for x in cuda_inputs+cuda_outputs])
for i in range(len(output_shapes)):
cuda.memcpy_dtoh(h_output[i].host, cuda_outputs[i].device)
```
6. 进行量化以得到量化模型:
```python
dynamic_ranges = [(np.min(x), np.max(x)) for x in weights] # 获取权重的min-max值
quant_mode = trt.quantize.QuantizationMode.CALIBRATION_2D
calibrator = trt.quantize.UffCalibrator("calib.uff", input_shape)
int8_converter = trt.IInt8LegacyCalibrator()
int8_converter.calibrate([network], 1, calibrator)
builder.int8_mode = True
builder.int8_calibrator = int8_converter
builder.fp16_mode = False
build_config = builder.create_builder_config()
build_config.max_workspace_size = 1 << 30 # 1GB
engine = builder.build_engine(network, build_config)
```
7. 保存量化模型:
```python
with open("yolov7_int8.trt", "wb") as f:
f.write(engine.serialize())
```
这样,您就可以通过TensorRT将预训练的Yolo v7模型量化为INT8精度的模型了。
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