TensorRt OP
在TensorRT中,OP(Operations,操作)是指网络中的基本计算单元,类似于数学中的运算符。每个OP执行一个特定的计算任务,例如卷积、矩阵乘法、激活函数等。TensorRT通过识别和优化这些OP来提高深度学习模型的推理速度。
TensorRT中的OP可以是以下几种类型:
- Element-wise Operations:对输入张量的每个元素执行相同的操作,如加法、乘法、指数、对数等。
- Reduce Operations:对输入张量的某些维度进行归约操作,如求和、求最大值或最小值等。
- Convolution Operations:执行卷积操作,这是深度学习中常用的操作之一。
- Matrix Multiplications:执行矩阵乘法操作。
- Activation Functions:如ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数。
- Pooling Operations:如最大池化或平均池化。
- Normalization Operations:如批量归一化(Batch Normalization)。
- Shuffle Operations:对张量进行重新排列或转置。
- Gather Operations:根据索引从输入张量中收集元素。
- Constant Operations:生成常数张量。
TensorRT在构建网络时,会将模型中的层(Layers)转换为这些OP的组合,然后通过算子融合(Operator Fusion)等技术优化这些OP的执行,以提高整体的推理性能。例如,TensorRT可能会将卷积层后紧跟的激活层合并为一个OP,以减少内存访问和计算步骤,从而提高数据吞吐率和运算效率 。
此外,TensorRT还支持自定义OP,这允许开发者将特定的、TensorRT中未内置的操作集成到推理引擎中,这在处理一些特殊的深度学习模型时非常有用 。自定义OP需要开发者自己实现相应的CUDA代码,并在构建TensorRT网络时注册和使用这些自定义OP 。
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