将模型转化为TensorRT的时候做了fp16量化，输入的数据需要做修改吗？

Question

将模型转化为TensorRT的时候做了fp16量化，输入的数据需要做修改吗？用c++推理，在不改变前处理和后处理的情况下，float32模型推理结果正确，float16模型的结果却是错误的

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

回答:

在将模型转换为TensorRT的过程中进行fp16量化后，输入的数据不需要做修改。

在使用float16模型进行推理时，结果出错可能是因为输入数据类型不匹配。请确保使用的是与模型量化类型相匹配的输入数据。如果输入数据是float32类型，而量化后的模型使用的是float16类型，需要将输入数据从float32转换为float16。

下面是一个示例代码，展示如何将float32类型的输入数据转换为float16类型：

#include <iostream>
#include <NvInfer.h>
#include <NvOnnxParser.h>

// 定义float16结构体
typedef struct
{
    uint16_t data;
} float16;

// 将float32转换为float16
float16 float32ToFloat16(float input)
{
    uint32_t bits = *((uint32_t*) &input);
    uint16_t sign = ((bits >> 16) & 0x8000);
    uint16_t exponent = ((bits >> 23) & 0xff);
    uint16_t significand = ((bits >> 13) & 0x3ff);
    uint16_t data = sign | ((exponent - 127 + 15) << 10) | significand;
    float16 output;
    output.data = data;
    return output;
}

int main()
{
    // 假设输入数据是一个float32类型的数组
    float input_data[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0};

    // 将输入数据转换为float16类型
    size_t input_size = sizeof(input_data) / sizeof(float);
    float16* input_data_fp16 = new float16[input_size];
    for (size_t i = 0; i < input_size; i++)
    {
        input_data_fp16[i] = float32ToFloat16(input_data[i]);
    }

    // 在这里进行推理操作

    // 释放内存
    delete[] input_data_fp16;

    return 0;
}

在实际的推理代码中，你需要根据模型的具体要求对输入数据进行处理。你可以使用float32ToFloat16函数将float32类型的数据转换为float16类型，在推理之前将转换后的数据作为输入传递给模型。请注意，输入数据的形状和排列必须与模型的要求相匹配。

希望以上信息对你有帮助。如果需要进一步的帮助，请随时提问。

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