【CUDA编程部署教程】第三章 3.3 验证与调试：Polygraphy

Polygraphy模型验证与调试
最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
阅读量63 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 人工智能技术白皮书 文章标签： 人工智能 机器学习 深度学习 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/VectorShift/article/details/152513777

引言

在深度学习模型部署的复杂流程中，我们常常会遇到一个棘手的问题：“我的模型在TensorRT中运行的结果为什么和原始框架不一致？或者，为什么它根本无法运行？”要回答这个问题，我们需要一个强大而中立的“裁判员”和“诊断医生”。Polygraphy 正是为此而生的终极工具。

Polygraphy 是一个由NVIDIA开发的多功能、命令行驱动的工具集，专为深度学习模型的调试、验证和性能分析而设计。在我们已经掌握了使用Netron进行可视化检查和使用GraphSurgeon进行图修改之后，Polygraphy提供了进行定量分析的能力。它能帮助我们：

  1. 交叉验证 (Cross-Validation): 在多个后端（如ONNX Runtime, TensorRT）之间，用相同的输入数据运行模型，并精确地对比它们的输出差异。

  2. 性能基准测试 (Benchmarking): 快速获取模型在不同精度（FP32/FP16/INT8）和不同后端下的性能数据。

  3. 能力检查 (Capability Assessment): 在投入开发资源前，快速确定一个ONNX模型中的哪些操作是TensorRT原生支持的，哪些需要自定义插件。

本章将作为一部高级技术手册，通过一系列清晰、可执行的命令行示例，带您全面掌握Polygraphy的核心功能。

3.3.1 多后端精度与性能对比
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Nvidia NX平台建立RNN层失败问题记录
bingdund的博客
03-28 969
1. 前言 已经成功构建了X86上的TRT模型， 但在ARM64 (NX)上构建TRT模型失败。 错误如下 GRU_75: inputs to IRecurrenceLayer mismatched Builder failed while analyzing shapes. X86 Config: TensorRT version: 7.2.3.4 ARM64 config: TensorRt version: 7.1.3.4 Xavier NX 软件版本JetPack 4.5 2. 尝试
TensorRT入门：polygraphy模型调试器的使用
yitiaoxiaolu的博客
03-02 7346
在模型迁移到 TensorRT 之后，我们还需要解决下面的三个问题，怎么检验 TonsRT 上计算的正确性和计算精度？怎么找出计算错误或者精度不足的层？怎么进行简单的计算图优化？为了解决上述问题，我们需要引入Polygraphy这个工具。它是一个NVIDIA提供的深度学习模型的调试器。
Polygraphy 安装教程
ffella的博客
10-25 3340
polygraphy 是一个深度学习模型调试工具，包含python API和使用多种后端运行推理计算，包括 TensorRT, onnxruntime, TensorFlow；比较不同后端的逐层计算结果；由模型生成 TensorRT 引擎并序列化为.plan；查看模型网络的逐层信息；修改 Onnx 模型，如提取子图，计算图化简；分析 Onnx 转 TensorRT 失败原因，将原计算图中可以 / 不可以转 TensorRT 的子图分割保存；
TensorRT 实用工具介绍
u012374012的专栏
10-24 1112
工程化部署是一个复杂的任务，涉及的环节众多，因此需要有足够好的工具来检测、分析，NVIDIA也提供了一系列工具 用于分析、调试、优化部署环节。本文就介绍两个实用工具，nsight system 和 polygraphy。nsight system可分析cpu和gpu的性能，可找出应用程序的瓶颈。polygraphy可在各种框架中运行和调试深度学习模型，用于分析模型转换间的瓶颈。
TensorRT 开始
GoCoding
01-12 884
TensorRT 是 NVIDIA 自家的高性能推理库，其 Getting Started 列出了各资料入口，如下： 本文基于当前的 TensorRT 8.2 版本，将一步步介绍从安装，直到加速推理自己的 ONNX 模型。 安装 进 TensorRT 下载页 选择版本下载，需注册登录。 本文选择了 TensorRT-8.2.2.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz，可以注意到与 CUDA cuDNN 要匹配好版本。也可以准备 NVIDIA Docker
TensorRT多输入，多输出
weixin_37958272的博客
02-25 4515
https://zhuanlan.zhihu.com/p/64114667 code: https://github.com/mightycatty/model_deployment/blob/6fda5ae9952ed04918166545ac43981bcad72c00/inference_engine/tensorrt_ie.py https://github.com/mightycatty/model_deployment/tree/6fda5ae9952ed04918166545ac43981bc
【CUDA编程部署教程】深度学习推理性能优化全栈：从硬件架构到生产级服务
VectorShift的博客
10-04 1414
您将学习到FP16（半精度）和FP32（单精度）在数值范围和精度上的差异，以及Tensor Core如何利用FP16输入进行高速矩阵乘法，同时将结果累加到FP32的累加器中，从而在保证了大部分场景下模型精度的同时，实现数倍的性能提升和显存节省。我们将摒弃浅尝辄止的API调用教学，带领您深入探索GPU的并行计算原理，剖析TensorRT这一业界领先推理引擎的内部机制，掌握从模型图级别到CUDA核函数级别的全方位优化技巧，并通过一系列从经典到前沿的实战项目，将理论知识转化为解决实际问题的强大能力。
【3.NVIDIA TensorRT官方文档简介-优化框架和工具】
chenyuege的博客
11-24 584
Getting Started优化框架Container Release Notes工具ONNXONNX GraphSurgeon APIPolygraphy APIPytorch-Quantization Toolkit 用户指南 优化框架 Container Release Notes Tensorrt容器是一种易于使用的凸型开发容器。该容器允许构建，修改和执行的凹凸样本。这些发行说明提供了包含在容器中包含的密钥功能，软件增强功能和改进以及21.10和早期版本中的任何已知问题的关键功能列表。张力集装箱每
极智AI | 教你使用深度学习模型调试器 polygraphy
极智视界
06-28 3603
大家好，我是极智视界，本文讲解一下 深度学习模型调试器 polygraphy 的使用方法。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
最新发布
ouliten的博客
12-02 442
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1375
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1849
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1569
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1136
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
YOLOv8训练过程日志-深度解析
搏博的专栏
11-28 1015
特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。
概率单位回归（Probit Regression）详解
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
11-28 1029
概率单位回归（）是一种基于正态分布累积函数的广义线性模型，专门用于分析二分类因变量与自变量之间的关系。该模型假设事件发生概率服从标准正态分布，通过回归系数建立解释变量与概率值的线性关系，输出结果表现为0-1之间的概率值。Probit回归作为统计学和机器学习中的重要工具，通过连接概率世界和正态分布，为分析二元响应数据提供了强大的方法论基础。从Bliss在1934年开创性的工作到Rosett和Nelson在1975年的扩展，Probit模型已在经济学、医学、生态学和市场营销等多个领域证明了其价值。💡。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-28
LaughingZhu的博客
11-28 527
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-28 Links 2.0 是一款全新设计的应用程序，旨在帮助你在各个设备之间保存、整理和查找链接。这款为 iOS 26 打造的应用引入了新的导航栏，全新的首页展示最近链接，增强的过滤功能，个性化的主题色，以及全新的设置界面和应用图标。它默认保护隐私，支持 iCloud 同步，使用起来无需注册账户或担心被追踪。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值