tensorrt量化代码
时间: 2023-09-01 09:03:51 浏览: 54
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。
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