量化工具箱pytorch_quantization 通过提供一个方便的 PyTorch 库来补充 TensorRT ,该库有助于生成可优化的 QAT 模型。该工具包提供了一个 API 来自动或手动为 QAT 或 PTQ 准备模型。 API 的核心是 TensorQuantizer 模块,它可以量化、伪量化或收集张量的统计信息。它与 QuantDescriptor 一起使用,后者描述了如何量化张量
代码已经开源:https://github.com/Xiao-Hu-Z/pointpillars_int8 安装环境 Prepare the OpenPCDet environment 导出onnx To export your own models, you can run python3 export_onnx.py \ --cfg_file pointpillar.yaml -
近期在部署3d稀疏卷积,需要对Rulebook与weights的计算进行速度优化,先研究下cuda矩阵乘法,特此记录下: CPU void matrix_multiply_cpu(const float *A, const float *B, float *C, int M, int N, int K) { for (int i = 0; i < M; ++i)
BufferManager类处理主机和设备buffer分配和释放。 这个RAII类处理主机和设备buffer的分配和释放、主机和设备buffers之间的memcpy以帮助inference,以及debugging dumps以验证inference。BufferManager类用于简化buffer管理以及buffer和 engine之间的交互。 代码位于:TensorRT\samples\co
后续继续补充! 继续看张量量化函数,代码位于:tools\pytorch-quantization\pytorch_quantization\tensor_quant.py ScaledQuantDescriptor 量化的支持描述符:描述张量应该如何量化。QuantDescriptor和张量定义了量化张量。 class ScaledQuantDescriptor(): def
下面介绍了根据构建的Rulebook执行具体稀疏卷积计算,继续看类SparseConvolution,代码位于:spconv/conv.py class SparseConvolution(SparseModule): __constants__ = [ 'stride', 'padding', 'dilation', 'groups', 'bias', 'subm'
继续看pytorch_quantiation.calib中Calibrator类,代码位于:tools\pytorch-quantization\pytorch_quantization\calib 其作用:收集校准数据的统计信息:将校准数据馈送到模型,并以直方图的形式收集每个层的激活分布统计信息以进行量化。收集直方图数据后,使用一个或多个校准算法( compute_amax)校准刻度( cal
普通3d稀疏卷积RuleBook构建 我们继续看普通稀疏卷积RuleBook的建立过程,返回src/spconv/spconv_ops.cc,看getIndicePairs函数的普通3D稀疏卷积部分 // torch.numel()统计元素的个数 N*2*27/2+1 auto indicePairUnique = torch::full({indicePairs.numel
构建Rulebook下面看ops.get_indice_pairs,位于:spconv/ops.py 构建Rulebook由ops.get_indice_pairs接口完成 get_indice_pairs函数具体实现: def get_indice_pairs(indices, # (N, 4) voxel网格坐标索引 batch_size,
本文基于OpenPCDet框架中CeneterPoint算法,对spconv库中稀疏卷积源码进行剖析: 首先看OpenPCDet下的pcdet/models/backbones_3d/spconv_backbone.py from ...utils.spconv_utils import replace_feature, spconv 继续看:pcdet/utils/spconv_uti
本节主要是介绍下卷积的理论基础。结合spconv代码剖析从第二小节开始介绍,本节介绍2D和3D卷积基础理论和稀疏卷积分类,后再详细介绍下3d稀疏卷积的工作原理。 2D卷积 2D卷积:卷积核在输入图像的二维空间进行滑窗操作 2D单通道卷积 对于2维卷积,一个3*3的卷积核,在单通道图像上进行卷积,得到输出的动图如下所示: 一张图像上使用卷积核进行扫描,得到一张特征图。这里的“被扫描图像
许多 CUDA 内核受带宽限制,新硬件中触发器与带宽的比率增加导致更多带宽受限内核。 这使得采取措施缓解代码中的带宽瓶颈变得非常重要。 在本文中,我将向您展示如何在 CUDA C/C++ 中使用矢量加载和存储来帮助提高带宽利用率,同时减少执行指令的数量。 让我们从以下简单的内存复制内核开始。 __global__ void device_copy_scalar_kernel(int* d_in
Atomic Functions 原子函数对驻留在全局或共享内存中的一个 32 位或 64 位字执行读取-修改-写入原子操作。 在 float2 或 float4 的情况下,对驻留在全局内存中的向量的每个元素执行读取-修改-写入操作。 例如,atomicAdd() 在全局或共享内存中的某个地址读取一个字,向其添加一个数字,然后将结果写回同一地址。 原子函数只能在设备函数中使用。 本节中描述的原
入口 该模块的启动是通过融合模块的dag文件而启动的,在Apollo/modules/perception/production/launch中,并没有单独启动radar的launch文件或者单独启动的dag文件。其具体路径为:Apollo/modules/perception/production/dag/dag_streaming_perception.dag launch文件用来启动,d
ROS——一文读懂:param参数 文章目录 获取参数 设置参数 删除参数 检查参数 搜索参数 获取参数 通过NodeHandle,有两种方式获取参数:下面的例子,n是NodeHandle实例对象 1.getParam()函数说明:getParam函数可以进行重载,不过基本格式如下: bool getParam (const std::string& key, pa
文章目录 简介 TF消息 TF树的数据类型 格式定义 tf in c++ 数据类型 数据转换 定义空间点和空间向量 定义四元数 定义旋转矩阵 TF类 tf::TransformBroadcaster类 tf::TransformListener类 代码演示 简介 所谓TF(TransForm),
rosbag的命令 rosbag简介 rosbag 既可以指命令行中数据包相关命令,也可以指 c++/python 的 rosbag 库。这里的 rosbag 是指前者。rosbag 主要用于记录、回放、分析 rostopic 中的数据。它可以将指定 rostopic 中的数据记录到 .bag 后缀的数据包中,便于对其中的数据进行离线分析和处理。对于 subscribe 某个 topic
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