为啥使用 TensorRT 使用 INT8 推理输出更多数据
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【中文标题】为啥使用 TensorRT 使用 INT8 推理输出更多数据【英文标题】:Why more output data using INT8 inference using TensorRT为什么使用 TensorRT 使用 INT8 推理输出更多数据 【发布时间】:2019-06-19 14:05:53 【问题描述】:使用 TensorRT 实现 INT8 引擎推理。
训练批次大小为 50,推理批次大小为 1。
但在输出推断
[outputs] = common.do_inference(context, bindings=bindings, inputs=inputs, outputs=outputs, stream=stream, batch_size=1)
输出大小为 13680000。
它必须是 273600。使用 FP32/FP16 产生的输出大小为 273600。
为什么使用 INT8 的输出大小增加了 5 倍?
我的推理代码是
with engine.create_execution_context() as context:
fps_time = time.time()
inputs, outputs, bindings, stream = common.allocate_buffers(engine)
im = np.array(frm, dtype=np.float32, order='C')
#im = im[:,:,::-1]
inputs[0].host = im.flatten()
[outputs] = common.do_inference(context, bindings=bindings, inputs=inputs, outputs=outputs, stream=stream, batch_size=1)
outputs = outputs.reshape((60, 80, 57))
【问题讨论】:
【参考方案1】:这是因为训练批次大小为 50,并且为该批次大小分配了内存。
需要重塑为输出 = outputs.reshape((50, 60, 80, 57))
然后取 [0] 张量,这是我们对一张图像进行推理时的结果。
【讨论】:
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