TensorRT：PoolLayer的ceil mode

最新推荐文章于 2024-11-21 19:57:45 发布
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分类专栏： 目标检测-实现
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lilai619/article/details/108140180
这篇博客介绍了TensorRT早期版本中PoolLayer不支持ceilmode=True的情况，以及如何通过使用padding layer进行处理。随着版本更新，TensorRT现在已支持ceilmode=True，并详细探讨了如何利用IPoolingLayer的setPaddingMode方法和PaddingMode枚举类型来实现这一功能。文章还提及MaxPool2d在TensorRT API中的相应设置，并引用了官方文档和相关问题讨论作为参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

（1）TensorRT的早期版本是不支持ceilmode=True操作

MaxPool2d(ceil_mode=True), ceilmode=True, which is not supported in Tensorrt4

处理方案：提前使用padding layer

we use a padding layer before maxpool to solve this problem.

下面两种方式，我验证结果是一致的。 

（2）TensorRT的现在版本是支持ceilmode=True操作，扒拉扒拉源码看看

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TensorRT：PoolLayer的padding
微风❤水墨
08-24 838
A：Pool层无paddging操作 1：stride=1，不会产生截断不整除问题，所以不用考虑向上或者向下取整问题 2：stride>1，可能或产生截断不整除问题 可以使用padding层，补全不能整除的部分 IActivationLayer* relu1 = basicConv2d(network, weightMap, *scale1->getOutput(0), 64, 7, 2, 3, "conv1."); IPaddingLayer* pad1 = network-&gt
CPP {小数取整(上取整|向零取整|下取整), std::floor, ceil}
qq_66485519的博客
02-26 857
1
TensorRT PoolingLayer
吴建明wujianming_110117
11-03 403
TensorRT PoolingLayer IPoolingLayer在通道中实现池。支持的池类型有maximum、average和maximum average混合。 Layer Description: 2D pooling层描述：二维池 用2D滤波器计算a维张量a上的池，生成B维的张量B。B的维数取决于a的维数、窗口大小r、对称填充p和步长s，因此： PoolingType::kMAX Maximum over elements in window. PoolingType::kAVERAGE Av
PyTorch中MaxPool的ceil_mode参数
你好，明天，，的博客
01-12 1340
Pytorch池化层Maxpool中ceil_mode参数取true或false时的效果。
Pytorch池化层（maxpool）中的的ceil_mode参数
qq_36370187的博客
10-30 1998
Pytorch池化层Maxpool2d中ceil_mode参数
weixin_37858453的博客
11-07 861
Pytorch池化层Maxpool2d中ceil_mode参数
PyTorch ------MaxPool池化ceil_mode使用
实践是检验真理的唯一标准，经历了才会更加深切的懂得！！！
03-12 2670
Pytorch _MaxPoolNd类 这个类见的少,但是MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d应该很常见了. 在源码中MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d 这三类都是继承 _MaxPoolNd这个基类的 源码截图 基类_MaxPoolNd中存在一个属性ceil_mode 这个属性在Input size 为偶数的时候,没有影响,但是当Input ...
MongoDB聚合运算符：$ceil
superatom01的博客
02-27 822
`$ceil`聚合运算符返回大于或等于给定数值的最小整数。
Pytorch maxpool的ceil_mode用法
09-17
### PyTorch MaxPool2d 层中的 Ceil_Mode 参数详解 #### 一、MaxPool2d 概述 在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一种广泛应用于图像识别与分类的强大工具。在CNN中，池化层...
卷积神经网络的ceil_mode有什么用?
qq_44815135的博客
11-21 527
在 PyTorch 中，ceil_mode 参数用于控制最大池化操作中输出张量的形状计算方式。
【最强面试宝典】童鞋们，2022计算机视觉岗位算法 复习流程及面试题汇总 来给您送福利了！
01-15
【计算机视觉 复习流程剖析及面试题详解】 详细面试题资料（6个文件），期待赢得您的认可！ 本资料有详细的知识体系目录，从目标检测算法、语义分割算法、传统图像处理算法、技能扩展（Tensorrt && NCNN）、Python工程基础 和 HR终面问题与提问技巧 六个大模块来分别来详细描述最全面的面试问题，2022准备从事计算机视觉算法岗位的小伙伴们抓紧来领取，让您很轻松很愉快的吊打面试官，包您稳稳地拿到大厂offer，未来一起共勉之！ （注：花费近半年零碎时间整理，6个复习文件共60多页，很值得您拥有！）
支持多层输出的TensorRT
10-17
这个demo是支持多层输出网络结构的TensorRT接口，原始资源来源于github，相应链接找不到了，不好意思;
【tensorrt】——动态shape杂谈/pool/resize
怡宝2号
09-15 1462
tensorrt, dynamic shape 1. 前言 tensorrt 不知道在哪个版本开始就支持了dynamic shape，然后以前也没有试过，最近有这个想法，有一定时间就测试了一下。整个过程有助于对tensorrt模型转换，tensorrt引擎推理有更深一步的了解和认识。 2. 不支持的op 这里只是对不支持的op进行梳理。首先tensorrt推理的整体流程是： 用onnx2trt或trtexec或者其他工具进行模型转换，这里已onnx转trt为例。整个过程是首先解析onnx模型，再根据o.
tensorrt的view以及../builder/Network.cpp::addPoolingNd问题解决
贱贱的剑
09-30 698
一、问题       在项目中对某些项目进行tensorrt加速的时候发现会报如下的错误。       上述错误大概是说view输入参数大小是512x7x7的，输出的参数大小确是512x36的，如此造成了输入输出规格不同。但是这在实际的代码中打断点调试根本看不出来，必须深入到tensorrt代码去查。 二、问题排查 打开tensorrt源码中的view.py文件查看并将输入输出的数据进行
解决Pytorch AvgPool2d层不能转TensorRT的问题
BokyLiu的博客
05-09 2518
问题起因 今天在导出onnx的时候，有一个AvgPool2d层是如下定义的 self.resnetv1d_down3_pool0_fwd = nn.AvgPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), padding=(0, 0), count_include_pad=False, ceil_mode=True) 而它导出的onnx图中参数为： Float(1, 80, 20, 36) = onnx::AveragePool[kernel_shape=[2, 2], p
Pytorch maxpool的ceil_mode及与caffe中maxpool的比较
zl3090的博客
03-12 2197
pytorch里面的maxpool，有一个属性叫ceil_mode，这个属性在api里面的解释是 ceil_mode: when True, will use ceil instead of floor to compute the output shape 也就是说，在计算输出的shape的时候，如果ceil_mode的值为True，那么则用天花板模式，否则用地板模式。 ？？？ 举两...
神经网络最大池化层
ggj0727的博客
08-04 7002
最大池化层（常用的是maxpool2d）的作用： 一是对卷积层所提取的信息做更一步降维，减少计算量 二是加强图像特征的不变性，使之增加图像的偏移、旋转等方面的鲁棒性 具体操纵：取图像中的最大值作为输出，如下所示，第一个橙色框代表最大池化操作，最左边池化的最大值为3，即第一个输出为3，后面以此类推。橙色的操作代表ceil_mode=True()时的操作，即不够的向上取整，False代表向下取整。 代码： import torch from torch import nn from torc.
std::ceil
最新发布
07-03
我们正在讨论C++中的std::ceil函数。用户希望了解其用法和示例。根据C++标准库，std::ceil函数定义在头文件中，用于计算不小于给定值的最小整数（即向上取整）。函数原型：double ceil(double x);也有float和long...
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