ONNX动态量化后，如果继续使用TensorRT Engine，还需要继续量化吗?

在使用ONNX Runtime进行动态量化（quantize_dynamic）后，生成的ONNX模型已经是量化模型（通常是INT8精度）。如果你计划将这个量化后的ONNX模型转换为TensorRT引擎（TensorRT Engine），是否需要进一步量化取决于以下情况：

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1. ONNX动态量化与TensorRT量化的关系

• ONNX动态量化：将模型权重和激活值从浮点（FP32）量化为低精度（如INT8），以减少计算量和内存占用。
• TensorRT量化：TensorRT也支持INT8量化，但它有自己的量化工具和校准过程。

如果ONNX模型已经通过quantize_dynamic量化，TensorRT可以直接加载这个量化模型，并尝试将其转换为TensorRT引擎。但TensorRT可能会对量化模型进行进一步优化或重新校准。

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2. 是否需要继续量化

• 如果ONNX模型已经量化：通常情况下，TensorRT会直接使用ONNX模型中的量化信息，不需要重新量化。但TensorRT可能会对量化参数进行微调或优化。
• 如果ONNX模型未量化：则需要使用TensorRT的量化工具（如INT8校准）对模型进行量化。

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3. TensorRT对量化模型的处理

• TensorRT支持加载量化后的ONNX模型，但它会根据自己的优化策略重新处理模型：
  • TensorRT可能会重新校准量化参数（如缩放因子和零点）。
  • TensorRT会优化量化模型的计算图，以提高推理性能。

因此，即使ONNX模型已经量化，TensorRT仍然会对其进行优化，但不需要额外的量化步骤。

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4. 具体操作建议

1. 直接加载量化后的ONNX模型：

   • 使用TensorRT的ONNX解析器（onnx2trt或trtexec）加载量化后的ONNX模型。
   • TensorRT会自动处理量化信息。

2. 检查量化效果：

   • 在TensorRT中加载模型后，检查模型的精度和性能是否符合预期。
   • 如果精度下降过多，可以尝试使用TensorRT的校准工具重新校准量化参数。

3. 避免重复量化：

   • 不要在TensorRT中再次对已经量化的模型进行量化操作，否则可能导致精度损失或错误。

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5. 总结

• ONNX动态量化后的模型可以直接用于生成TensorRT引擎，不需要再次量化。
• TensorRT会对量化模型进行优化和可能的重新校准，但不需要额外的量化步骤。
• 确保在TensorRT中加载量化模型时，正确配置INT8模式和相关参数。

如果你对量化模型的精度或性能有更高要求，可以尝试使用TensorRT的校准工具对模型进行进一步优化。