TensorRT&C++ | INT8量化

最新推荐文章于 2024-10-19 05:03:32 发布

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分类专栏：高性能计算文章标签： c++ 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43236007/article/details/132556521

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本文介绍了在TensorRT中进行INT8量化的过程，包括设置BuilderFlag为kINT8，实现Int8EntropyCalibrator类，理解标定过程，并提供了一个简单的Int8EntropyCalibrator实例。标定的目的是通过FP32和INT8推理的对比调整权重，确保精度接近。示例代码链接给出。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Int8量化步骤

// 这是基本需要的组件
auto builder = make_nvshared(nvinfer1::createInferBuilder(logger));
auto config = make_nvshared(builder

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C++&TensorRT | 推理时动态shape

ASKCOS博客

12-27

1037

2.1.2. 在运行时，向engine请求绑定维度会返回用于构建网络的相同维度。OptimizationProfile是一个优化配置文件，用来指定输入的shape可以变换的范围的，不要被优化两个字。动态shape，即编译时指定可动态的范围[L-H]，推理时可以允许 L

【TensorRT】TensorRT的INT8校准原理

01-06

INT8校准就是原来用32bit（float32）表示的tensor现在用8bit来表示，并且要求精度不能下降太多。将FP32转换为 INT8的操作需要针对每一层的输入tensor和网络学习到的参数进行。但是不同网络结构的不同layer的激活值分布很不一样，因此合理的量化方式。应该适用于不同的激活值分布，并且减小信息损失。使用相对熵（也叫KL散度）来衡量不同的INT8分布与原来的FP3F2分布之间的差异程度。确定每一层的|T|值的过程称为校准。方法是从验证集选取一个子集作为校准集，校准集应该具有代表性，多样性，最好是验证集的一个子集，不应该只是分类类别的一小部分。激活值分布就是从校准

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TensorRT INT8 量化原理和实现

Levante_ceo的博客

03-06

2713

模型量化 = 模型 + 量化，两个词组成。在计算机视觉（深度学习）中，模型特指卷积神经网络，用于提取图像/视频特征。量化：将信号的连续取值近似为有限多个离散值的过程，即信息压缩的方法。常规精度一般使用FP32（32位浮点，单精度）存储模型权重；低精度（FP16，半精度浮点）；INT8（8位的定点整数）等数字格式。目前，低精度往往指代INT8，因此也称为“定点化（定点化指scale为2的幂次方线性量化，是一种更加实用的量化方法）”

TensorRT-Int8量化详解

m0_71124168的博客

07-04

2184

Int8量化类似于一个黑盒子，有一点蒸馏的感觉，用int8逼近fp32的推理结果。我们只需要按照步骤设定好参数之后set就可以，并不需要特别关注于他是怎么修改权重的。

TensorRT的两种INT8量化方式: QTA, PTQ

专注于人工智能领域的小何尚

03-27

2205

深度学习 (DL) 模型的训练阶段包括学习大量密集的浮点权重矩阵，这导致推理过程中需要进行大量的浮点计算。研究表明，可以通过强制某些权重为零来跳过其中许多计算，而对最终精度的影响很小。与此同时，之前的帖子表明较低的精度（例如 INT8）通常足以在推理过程中获得与 FP32 相似的精度。稀疏性和量化是流行的优化技术，用于解决这些问题，缩短推理时间并减少内存占用。

【yolov8目标检测部署】TensorRT int8量化

王尼莫的博客

04-29

2889

模型量化是深度学习领域中一种重要的模型优化技术，它主要涉及将模型中的浮点数（如FP32）转换为低比特的格式（如INT8）。这样做的目的是为了减少模型的存储大小和内存占用，同时加快模型的推理速度，尤其在硬件资源受限的设备上效果显著。模型量化的方法：1. 训练时量化也叫量化感知训练（Quantization-Aware-Training,QAT），在训练过程中模拟量化操作，使模型适应量化，减少量化误差。

模型部署+目标检测YOLOv5+tensorrt加速 - int8量化

02-27

由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和... 2.C++环境下通过tensorrt进行模型导入和调用，过程中实现int8量化加速适合刚开始部署模型的小白或者研究者，内附教程

基于python的tensorrt int8 量化yolov5 onnx模型实现

03-26

本教程将详细介绍如何使用Python和TensorRT对YOLOv5 ONNX模型进行INT8量化，以提升其在实际应用中的性能。首先，我们需要了解YOLOv5和ONNX。YOLOv5是一种流行的实时目标检测模型，基于Yolo（You Only Look Once）...

yolov8使用tensorRT进行c++部署

01-29

6. **性能调优**：TensorRT提供了一些API来进一步优化性能，例如通过设置工作区大小、选择不同的精度模式（如FP16或INT8量化）等。在`zy_Xray_inspection`项目中，可能包含了实现上述步骤的具体代码示例和资源。...

利用TensorRT实现INT8量化感知训练QAT

ZONGXP的博客

10-22

9735

深度学习正在彻底改变行业提供产品和服务的方式。这些服务包括用于计算机视觉的对象检测、分类和分割，以及用于基于语言的应用程序的文本提取、分类和摘要。这些应用程序必须实时运行。大多数模型都采用浮点 32 位算法进行训练，以利用更大的动态范围。然而，在推理时，这些模型可能需要更长的时间来预测结果相比，精度降低推理，造成一些延迟的实时响应，并影响用户体验。在许多情况下，最好使用精度降低的整数或 8 位整数。挑战在于训练后简单地四舍五入权重可能导致较低的模型精度，特别是当权重具有较大的动态范围时。本文简单..

Nvidia TensorRT官方API文档

02-20

Nvidia TensorRT官方API文档，离线使用。

7.TensorRT中文版开发教程-----TensorRT中的INT8量化详解

最新发布

luoganttcc的博客

10-19

1412

在处理隐式量化网络时，TensorRT 在应用图形优化时将模型视为浮点模型，并适时的使用 INT8 来优化层执行时间。在这种模式下，TensorRT 仅针对性能进行优化，您几乎无法控制 INT8 的使用位置——即使您在 API 级别明确设置层的精度，TensorRT 也可能在图优化期间将该层与另一个层融合，并丢失它必须在 INT8 中执行的信息。这在多次构建相同的网络时非常有用，例如，在多个平台上 – 特别是，它可以简化工作流程，在具有离散 GPU 的机器上构建校准表，然后在嵌入式平台上重用它。

tensorrt轻松部署高性能dnn推理_基于TensorRT 3的自动驾驶快速INT8推理

weixin_39780255的博客

12-01

236

基于TensorRT 3的自动驾驶快速INT8推理Fast INT8 Inference for Autonomous Vehicles with TensorRT 3自主驾驶需要安全性，需要一种高性能的计算解决方案来处理极其精确的传感器数据。研究人员和开发人员创建用于自动驾驶的深度神经网络（DNNs）必须优化其网络，以确保低延迟推理和能源效率。由于NVIDIA TensorRT中有了一个新的Py...

Jetson 系列——基于yolov5对火源或者烟雾的检测，使用tensorrt、c++和int8加速

RichardoMu的博客

11-08

9959

项目简介：代码地址： github地址:https://github.com/RichardoMrMu/yolov5-fire-smoke-detect gitee地址:https://gitee.com/mumuU1156/yolov5-fire-smoke-detect 欢迎start或提出你的issue、改进建议。本项目使用yolov5实现自然状态中火源或者烟雾的检测，使用c++实现，并用tensorrt加速，在Jetson Xavier nx上整个项目的推理时间在30ms左右，即33FPS的速度

TensorRT：INT8量化加速原理与问题解析

yitiaoxiaolu的博客

02-28

4259

本文将首先介绍INT8量化的基础知识，解答一些关于INT8的基础问题，然后介绍三种常见的INT8量化算法，包括动态对称量化、动态非对称量化、静态对称量化，最后介绍一个在TensorRT中实现INT8量化的例子：MNIST手写数字识别的INT8_PTQ量化。

利用Tensorrt实现int8量化

@bangbang的博客

09-18

2117

int8量化是利用int8乘法替换float32乘法实现性能加速的一种方法1.对于常规的模型有:y=kx+b,此时x,k,b都是float32,对于kx的计算使用float32的乘法2.对于int8模型有:y=tofp32(toint8(k)toint8(x))+b,其中int8int8结果为int 163 因此int8模型解决的问题是如何将float32合理转换为int8（合理的方法包括：KL散度，重新训练等），使得精度损失最小。

Win10下YOLOv5模型部署与TensorRT int8量化加速教程

资源摘要信息:"本文档详细介绍了如何在Windows 10环境下，通过Visual Studio工程和OpenCV库将YOLOv5目标检测模型部署到C++环境中，并利用TensorRT进行模型加速，尤其是通过int8量化技术来提升模型的运行速度和稳定性...