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uff转engine踩䟘记录

网上找了篇文章，用tensorrt自带转换工具trtexec转成engine格式的方法，网址如下： https://www.cnblogs.com/xiaoxiaomajinjiebiji/p/14451398.html 文章中举例的转换指令为： /usr/src/tensorrt/bin/trtexec --uff=/home/model/model.uff --uffInput=input_1,1,3,224,224 --output=softm

直流编码电机双闭环（速度+角度）控制

目录 1、因此PID大概框图  2、pid控制器的公式为 3、传感器数据获取 4、采用硬件如下（已经在立创开源）  5、工程配置  6、软件部分程序配置 7、调参过程记录        串级控制系统是改善控制质量的有效方法之一，在过程控制中得到了广泛的应用。所谓串级控制，就是采用两个控制

英伟达TensorRT 8-bit Inference推理

英伟达TensorRT 8-bit Inference推理 引论  ● 目标：将FP32 CNN转换为INT8，不会造成显著的精度损失。 ● 原因：Int8 Math具有更高的吞吐量和更低的内存需求。 ● 挑战：INT8的精度和动态范围，明显低于FP32。 ● 解决方案：在将训练模型权权重化为INT8时，及在INT8计算激活时，将信息损失

AI中各种浮点精度概念集合：fp16，fp32，bf16，tf32，fp24，pxr24，ef32

常见的浮点类型有fp16，fp32，bf16，tf32，fp24，pxr24，ef32，能表达的数据范围主要看exponent，精度主要看fraction。 可以看出表达的数据范围看fp32，bf16，tf32，pxr24和ef32都是一样的，因为大家能表达的都是-2254~2255这个大概范围。fp24到表达范围比上面这些小，是-2126~2127 从精度上看fp32>pxr24>ef

AI中各种浮点精度概念集合：fp16，fp32，bf16，tf32，fp24，pxr24，ef32

常见的浮点类型有fp16，fp32，bf16，tf32，fp24，pxr24，ef32，能表达的数据范围主要看exponent，精度主要看fraction。 可以看出表达的数据范围看fp32，bf16，tf32，pxr24和ef32都是一样的，因为大家能表达的都是-2254~2255这个大概范围。fp24到表达范围比上面这些小，是-2126~2127 从精度上看fp32>pxr24>ef

混合精度训练amp，torch.cuda.amp.autocast():

1 需要什么GPU： 在上面讲述了为什么利用混合精度加速，需要拥有 TensorCore 的GPU 0x02. 基础理论： 在日常中深度学习的系统，一般使用的是单精度 float（Single-Precision）浮点表示。在了解混合精度训练之前，我们需要先对其中的主角半精度『float16』进行一定的理论知识学习。 float vs

深度学习模型量化（低精度推理）大总结

模型量化作为一种能够有效减少模型大小，加速深度学习推理的优化技术，已经得到了学术界和工业界的广泛研究和应用。模型量化有 8/4/2/1 bit等，本文主要讨论目前相对比较成熟的 8-bit 低精度推理。 通过这篇文章你可以学习到以下内容：1）量化算法介绍及其特点分析，让你知其然并知其所以然

混合精度训练(FP16 & FP32)

混合精度是指训练时在模型中同时使用单精度 float32和半精度 float16 浮点类型，从而加快运行速度，减少内存使用的一种训练方法 通过让模型的某些部分保持使用 32 位类型以保持数值稳定性，可以缩短模型的单步用时，而在评估指标（如准确率）方面仍可以获得同等的训练效果。   作为一名算

BF16是为深度学习而优化的新数字格式 预测精度的降低幅度最小

BF16是为深度学习而优化的新数字格式 预测精度的降低幅度最小 【转载】 描述 *****************************************************************************************************************************************************************************************

Pytorch自动混合精度(AMP)介绍

背景： 　pytorch从1.6版本开始，已经内置了torch.cuda.apex，采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了。本文主要从三个方面来介绍AMP： 　１．什么是AMP?     ２．为什么要使用AMP？ 　３．如何使用AMP?   正文： 　１．什么是AMP?      默认情况下，大多数深度学习框架都采用32位浮点

在cuDNN中简化Tensor Ops

在cuDNN中简化Tensor Ops 在Tesla V100 GPU中引入神经网络模型以来，神经网络模型已迅速利用NVIDIA Tensor Cores进行深度学习。例如，基于Tensor Core的解决方案宣布了ResNet50训练的性能记录。 NVIDIA的cuDNN库 使CUDA程序员能够优化循环神经网络和卷积神经网络，以实现GPU加速。概述