TensorRT Gather层详解:DEFAULT, ELEMENT, ND模式
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更新于2024-08-05
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"Gather层是TensorRT中的一个操作,用于根据给定的索引从输入张量中提取特定的元素。本示例探讨了在TensorRT 8.2及以上版本中Gather层的不同模式,包括DEFAULT、ELEMENT和ND模式,并涉及到`num_elementwise_dims`参数的使用。"
在TensorRT中,Gather层是一个非常重要的操作,它允许我们根据提供的索引值从输入张量中选择并组合元素。这个操作类似于Python中的numpy索引功能。在不同的模式下,Gather层的行为会有所不同。
1. **Gather DEFAULT模式**:
默认模式下的Gather操作沿一个轴执行,将索引值视为一维的。在给定的代码中,`axis`参数并未指定,因此它可能默认沿第一个非批处理维度(通常是通道维度)进行操作。例如,对于一个NCHW形状的张量,它会在通道维度C上进行索引。
2. **Gather ELEMENT模式**:
在这个模式下,Gather层在每个元素级别上执行,这意味着索引值可以是输入张量的每个元素。此模式适用于更复杂的索引操作,可能需要遍历输入张量的所有元素。
3. **Gather ND模式**:
在ND模式中,Gather层可以在多个轴上进行操作,这需要`num_elementwise_dims`参数来指定参与Gather操作的轴的数量。这使得能够从多维张量中根据多维索引选择元素。例如,如果`num_elementwise_dims=2`,那么索引可以指向张量的二维子空间。
4. **代码示例**:
示例代码首先定义了一个4D张量`data0`,然后创建了一个1D索引数组`data1`。接着,它使用TensorRT API创建了一个构建器、网络和配置,并定义了输入张量。关键部分在于`add_gather`函数的调用,这里用于创建Gather层。然而,代码没有展示完整,缺少了关于Gather层模式和轴设置的详细信息。
为了完整实现Gather操作,你需要指定`axis`以及`mode`参数。例如,如果你想要在DEFAULT模式下按通道维度进行Gather操作,你可以这样设置:
```python
gatherLayer = network.add_gather(inputT0, inputT1, axis=1, mode=trt.GatherMode.DEFAULT)
```
而如果你想要在ELEMENT模式下操作,你需要调整`mode`参数:
```python
gatherLayer = network.add_gather(inputT0, inputT1, axis=None, mode=trt.GatherMode.ELEMENT)
```
对于ND模式,你需要同时指定轴和`num_elementwise_dims`:
```python
gatherLayer = network.add_gather(inputT0, inputT1, axis=None, mode=trt.GatherMode.ND, num_elementwise_dims=2)
```
注意,以上代码假设`inputT0`是输入张量,`inputT1`是索引张量,且已经正确地添加到了网络中。实际应用时,你需要根据具体需求来调整这些参数。
总结来说,TensorRT的Gather层提供了灵活的元素选择方式,可以适应各种神经网络架构中的索引操作,从而提高模型的灵活性和效率。理解并熟练运用Gather层的不同模式和参数是优化TensorRT模型的关键步骤之一。
2020-09-18 上传
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