bert 推理加速 使用tensorRt
之前對bert輕量化，顯存占用減少一半。但是推理速度仍然沒多大變化。因此 計划通過tensorRT完成模型的推理加速。 輕量化之前鏈接： 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如何進行推理加速？（建議收藏）
本文來自公眾號 AI大道理 。 深度學習模型在訓練階段，為了保證前后向傳播，每次梯度的更新是很微小的，這時候需要相對較高的進度，一般來說需要float型，如FP 。 模型在推斷 Inference 的時候只有前向計算，無需回傳，因此可以使用低精度技術，如FP INT 甚至是Bit 和 ，其推理結果沒有特別大的精度損失。使用低精度數據使得模型需要空間減少，計算速度加快。 優化推理引擎TensorR ...
2021-11-11 19:19 0 2376 推薦指數：
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