bert 推理加速 使用tensorRt
之前对bert轻量化，显存占用减少一半。但是推理速度仍然没多大变化。因此 计划通过tensorRT完成模型的推理加速。 轻量化之前链接： https://www.cnblogs.com/dhName/p/12628828.html 1. 首先，了解一下tensorTR是干什么 ...
原文：tensorRT（一）| tensorRT如何进行推理加速？（建议收藏）
本文来自公众号 AI大道理 。 深度学习模型在训练阶段，为了保证前后向传播，每次梯度的更新是很微小的，这时候需要相对较高的进度，一般来说需要float型，如FP 。 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FP INT 甚至是Bit 和 ，其推理结果没有特别大的精度损失。使用低精度数据使得模型需要空间减少，计算速度加快。 优化推理引擎TensorR ...
2021-11-11 19:19 0 2376 推荐指数：
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