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tensorRT（一）| tensorRT如何进行推理加速？

模型在推断（Inference）的时候只有前向计算，无需回传，因此可以使用低精度技术，如FP16、INT8、甚至是Bit（0和1），其推理结果没有特别大的精度损失。

AI大道理·2023-01-03 09:49

TensorRT介绍及使用

优点如下：总结下来主要有以下6点：ReducedPrecision：将模型量化成INT8或者FP16的数据类型（在保证精度不变或略微降低的前提下），以提升模型的推理速度。

qxq_sunshine·2022-12-31 08:39

显卡天梯图vs专业计算卡丽台T4，v100vs混合精度训练

为什么显卡天梯图里没有丽台T4，v1001.1消费级用户：使用消费级显卡，GeForce产品1.2专业人员：使用专业计算卡，NVIDIATeslaV1002使用fp16混合精度训练？

视觉AI·2022-12-30 09:22

DistributedParallel的资料集锦

/archives/pytorch-to-use-multiple-gpus混合精度训练:大多数的深度学习模型使用的是32位单精度浮点数（FP32）来进行训练，而混合精度训练的方法则通过16位浮点数（FP16

小妖精Fsky·2022-12-30 08:52

较为详细的记录总结TensorRT的python接口的使用，环境配置，模型转换和静态动态模型推理

TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时，通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。

CaiDou_·2022-12-29 16:43

TensorRT 入门(7) INT8 量化

文章目录0.前言1.sampleINT81.1实例简介1.2扩展阅读2.sampleINT8API2.1实例简介2.2扩展阅读3.PythonCaffeMNISTINT80.前言TensorRT提供了FP16

清欢守护者·2022-12-29 11:23

MindSpore算子笔记--nn.ReLU

计算公式是f(x)=max(0,x)，因此输入在小于0时，结果为0，输入在大于0时为线性增大，参考下图参数介绍input_data(Tensor)-输入Tensor，要求输入数据必须为fp32或fp16

HUAWEIZHIZHE·2022-12-26 01:23

关于yolov5训练后权重较大的原因及其解决方案

精度变化官方给的预训练权重是FP16，而我们训练的时候是使用混合精度训练（支持CUDA才行），半精度训练只能在CUDA下进行，不支持CUDA默认是使用单精度训练，最终我们保存的权重是FP32，较FP16

飞羽QQ·2022-12-23 15:45

如何在PyTorch中开启混合精度训练

一、混合精度训练指同时使用单精度(FP32)和半精度(FP16)进行训练，有实验证明在保证模型效果不变的情况下，使用混合精度训练可以有效加快训练时间、减少网络训练时候所占用的内存。

ViperL1·2022-12-23 12:53

RuntimeError: “unfolded2d_copy“ not implemented for ‘Half‘

notimplementedfor‘Half’在使用GPU训练完deepspeech2语音识别模型后，使用django部署模型，当输入传入到模型进行计算的时候，报出的错误，查了问题，模型传入的参数use_half=TRUE，就是利用fp16

要好好学习呀！·2022-12-23 08:02

半精度（FP16）调试血泪总结

通常我们训练神经网络模型的时候默认使用的数据类型为单精度（FP32），在该阶段要花费很多的运行时间；而在部署时，为了减少计算量，可以考虑使用16位浮点数，也就是半精度（FP16）。

机器学习与AI生成创作·2022-12-22 23:01

行人重识别代码阅读（来自郑哲东简单行人重识别代码到88%准确率）

来自郑哲东简单行人重识别代码到88%准确率阅读代码prepare.py数据结构部分代码一些函数model.pyClassBlockResNet50train.py一些参数使用fp16预处理数据集迭代器训练模块阅读代码因为自己对代码不擅长

World_2·2022-12-22 16:17

MNN卷积性能提升90%！ARMv86正式投用

技术背景为了提升端侧推理速度，降低内存占用，MNN除了支持fp32的模型推理外，还支持fp16,bf16,int8等数

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2022-12-17 01:31

Stable Diffusion 迁移和部署

文章目录1.模型概述2.模型架构3.模型迁移流程3.1前置准备3.2CLIPtextencoder3.3VQ-VAE(fp16)3.4Textconditionedunet3.5创建pipeline3.6webdemo

算能开发者社区·2022-12-16 16:07

深度学习模型加速平台介绍

TensorRT提升速度主要使用两个方面的改进：1、将数值计算时使用INT8或者FP16而不是FP32，计算可以大大减小计算量，从而达到加速的目的2、对网络进行重构，把一些可以合并的运算放到一起一起，提升并行度容易混淆的

一颗大青早·2022-12-16 07:32

华为升腾网络计算机干嘛用的,华为升腾910芯片干什么的昇腾910是用在哪的强大性能揭秘...

实际测试结果表明，在算力方面，昇腾910完全达到了设计规格，即：半精度(FP16)算力达到256Tera-FLOPS，整数精度(INT8)算力达到512Tera-OPS；重要的

weixin_39747383·2022-12-13 17:09

yolov5m.pt triton部署

21.10-py32.将yolov5m转为onnxA.下载yolov5官方代码B.在运行export.py文件之前，因为onnx必须转成动态的，需要修改dynamic参数，并且根据自己需求修改精度（一般为FP16

今天不标数据的小wu·2022-12-11 11:57

yolox-s && yolox-x evaluate

yolox_seval.pyWesupportbatchtestingforfastevaluation:(验证精度)命令行：python-myolox.tools.eval-nyolox-s-cyolox_s.pth-b64-d8--conf0.001[--fp16

Hoshea_sun·2022-12-11 00:35

自训练的人脸带口罩判断算法

人脸系列文章目录文章目录人脸系列文章目录前言一、准备数据集二、模型搭建1.数据处理2.模型选择3.lossfunc和lrscheduler4.pytorch使用fp16训练5.训练调参5.推理demo总结前言使用

songlixiangaibin·2022-12-10 21:12

解决mmdetection训练过程loss为nan的问题

一次是由于数据标注出现问题，换不同的模型参数均出现此问题，因此需要仔细检查数据格式；有一次是换了个neck的结构，loss变为nan，后面通过将学习率调为原来的1/10（根据实际情况调整），就没有出现了；还有一次是注释掉fp16

诸神黄昏的幸存者·2022-12-10 16:31

20210902:Hisi量化篇-模型择优

模型转换量化的一般流程：1：训练模型（fp32)2：模型选优，依据acc或者loss2：量化模型（int8/fp16）3：单图比较输出相似度4：多图评测ROC，验证精度+选择合适阈值（约等指数）一般在第

微风❤水墨·2022-12-09 07:57

【RK3399+RK1808】NPU算力集成

配置AI专用芯片RK1808，RK1808内置的NPU算力最高可达3.0TOPs，支持INT8/INT16/FP16混合运算，最大程度兼顾性能、功耗及运算精度，支持TensorFlow、Caffe、ONNX

暴走的阿Sai·2022-12-08 22:47

【动手学PaddlePaddle2.0系列】浅谈混合精度训练

1.1半精度与单精度半精度（也被称为FP16）对比高精度的FP3

Mowglee·2022-12-07 08:03

OpenCV4学习笔记（64）——dnn模块之调用基于残差SSD神经网络的人脸检测模型

其中Tensorflow模型经过压缩，运算速度快，但精度比较低；而caffe模型使用FP16的浮点数据，检测精度更高，但运算速度略逊一筹。

邱小兵·2022-12-02 13:40

TensorRT加速深度学习在线部署

二、TensorRT高阶介绍：对于进阶的用户，出现TensorRT不支持的网络层该如何处理；低精度运算如fp16，大家也知道英伟达最新的v100带的TensorCore支持低精度的fp运算，包括上一代的

jwy2014·2022-11-30 17:52

Xavier中使用TensorRT的Python API对Pytorch模型进行FP16精度和INT8精度转换

Xavier中使用TensorRT的PythonAPI对Pytorch模型进行FP16精度和INT8精度转换0.Xavier环境JetPack4.6python3.6.9tensorrt8.0.1.6torch1.9.0

Zannnne·2022-11-30 16:51

Tensorrt实现solov2加速

Tensorrt实现solov2加速SOLO简介环境依赖快速开始转换pytorch模型生成FP16模型并执行推理第一版程序，使用pycuda第二版程序，不使用pycuda测试效果SOLO简介solo系列网络是由

blanokvaffy·2022-11-28 07:27

（十七：2020.09.10）nnUNet最全问题收录（9.10更新）

一、写在前面二、GITHUBISSUEI.使用上的问题：#477《3DnnUNet支持FP16量化吗？》

花卷汤圆·2022-11-26 20:55

yolov4_trt

由于训练好的神经网络权重已经确定，后续使用中无需后向传播以及高精度计算，因此在模型的部署过程中可以通过使用低精度如FP16（16位的float型）来对前向传播过程进行加速推断。Tensor

丹啊丹·2022-11-26 18:09

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 解决方法

使用fp16的时候，容易报上面的错误解决方法：（1）检查自己的代码实现，数组是否越界BCELoss之前有没有转到0~1之间（2）这个通常是产生了nan导致数组越界，可以通过如下方式定位nan出现的位置：

JackHu-bme·2022-11-26 01:36

runtimeerror: input type (torch.cuda.floattensor) and weight type (torch.floattensor) should be the

Loadmodeldevice=select_device(device)model=DetectMultiBackend(weights,device=device,dnn=dnn,data=data,fp16

泰迪狒·2022-11-24 00:25

MindSpore怎样使用混合精度

对于FP16的算子，若给定的数据类型是FP32，MindSpore框架的后端会进行降精度处理。用户可以开启INFO日志，并通过搜索关键字“reduceprecisi

小乐快乐·2022-11-23 05:07

有关于pytorch单精度bfloat16位

不同于普通的单精度浮点数FP16(i.e.,torch.float16)，BF16是介于FP16和FP32之间的一种浮点数格式。BF16的指数位比FP

Reza.·2022-11-22 10:56

PaddleDetection训练自己的（VOC）数据集

mAP)和推理速度均优于YOLOv4模型，PP-YOLO在COCOtest-dev2017数据集上精度达到45.9%，在单卡V100上FP32推理速度为72.9FPS,V100上开启TensorRT下FP16

Apαche·2022-11-21 02:58

Pytorch自动混合精度(AMP)训练

ytusdc·2022-11-19 03:09

对神经网络加速Mixed-Precision的理解

NVIDIA对AMP的介绍：先把weight矩阵们转一份FP16的copy；前向、后向计算，全部用FP16的(包括激活、W、激活的梯度、W的梯度);W的梯度，需要先从FP16转换为FP32，再更新总的FP32

smartcat2010·2022-11-19 03:24

pytorch混合精度训练

从上图中可以看出，fp16

cdknight_happy·2022-11-19 03:10

torch.cat或者torch.stack合并数据异常

描述最近处理检测头数据的时候遇到一个很诡异的bug，我需要对一个tensor进行标注序号0-31751然后合并到数据的时候标号被该了，变成每16个数重复一次，如下图：我查看了源数据的数据类型发现是fp16

Eagle104fred·2022-11-14 07:56

浅读一下美团提出的YOLOV6

今天也学习了嗷·2022-10-15 07:56

炸裂！英伟达A100深度学习性能实测：训练速度可达V100的3.5倍

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达子豪发自凹非寺来源：量子位报道|公众号QbitAI英伟达最新发布的基于新架构的A100加速计算卡，其官网宣传：自动混合精度和FP16，可以为

Amusi（CVer）·2022-09-23 10:19

时代落在英伟达身上的是粒什么沙，国产GPU的机会又在哪？

A100，MI250等高端型号的GPU最主要特点就是可以提供双精度FP64类型的算力，而国产GPU一般在FP16也就是半精度数据处理方面不差，在FP32类型的处理能力上表现就一般了，FP64几乎是缺失的状态

beyondma·2022-09-05 10:35

RuntimeError: “unfolded2d_copy“ not implemented for ‘Half‘（实测百分百有效）

报错RuntimeError:"unfolded2d_copy"notimplementedfor'Half'原因模型传入的参数use_half=true，就是利用fp16混合精度计算对CPU进行推理，

醉公子～·2022-08-20 07:10

【pytorch记录】自动混合精度训练 torch.cuda.amp

Nvidia在Volta架构中引入TensorCore单元，来支持FP32和FP16混合精度计算。

magic_ll·2022-06-29 12:55

拯救 4G 显卡： PyTorch 节省显存的策略总结

混合精度训练大batch训练或者称为梯度累加gradientcheckpointing梯度检查点1混合精度训练混合精度训练全称为AutomaticMixedPrecision，简称为AMP，也就是我们常说的FP16

tt姐·2022-06-27 07:39

TensorRT的数据格式定义详解

它的大小决定了取值范围和表示的精度，分别是FP32（32位浮点，或单精度），FP16（16位浮点或半精度），INT32（32位整数表示），和INT8（8位表示）。布局格式布局格式确定存储值的顺序。

扫地的小何尚·2022-06-25 07:37

16.TensorRT中文版开发教程-----TensorRT的数据格式