TensorRT中使用Polygraphy工具时避免标记所有输出的注意事项
2025-05-21 02:09:42作者:农烁颖Land
在使用NVIDIA TensorRT进行模型优化和推理时,Polygraphy是一个非常实用的工具,可以帮助开发者验证模型转换的正确性。然而,在使用过程中需要注意一些关键参数的使用方式,否则可能会导致模型构建失败。
问题现象
当用户尝试使用以下命令运行Polygraphy工具时遇到了错误:
polygraphy run model.onnx --trt --validate --trt-outputs mark all --save-results=trt_out.pkl
系统报错显示:
[E] 2: [myelinBuilderUtils.cpp::operator()::752] Error Code 2: Internal Error ([ShapeHostToDeviceCopy 0] requires bool or uint8 I/O but node can not be handled by Myelin. Operation is not supported.)
[!] Invalid Engine. Please ensure the engine was built correctly
问题分析
这个错误的核心原因是使用了--trt-outputs mark all
参数。这个参数会强制TensorRT将所有层的输出都标记为网络输出,这会带来两个主要问题:
-
破坏图优化:TensorRT的一个重要特性是能够对计算图进行各种优化和融合操作。当标记所有层为输出时,这些优化将无法进行,因为优化通常需要合并或重组计算图中的节点。
-
不支持的层类型:某些层(如ShapeHostToDeviceCopy)需要特定的数据类型支持(bool或uint8),当这些层被强制标记为输出时,可能会遇到Myelin引擎不支持的情况。
解决方案
正确的做法是:
-
避免使用mark all:除非有特殊需求,否则不应该标记所有层为输出。这会严重影响TensorRT的优化能力。
-
选择性标记输出:如果确实需要检查某些中间层的输出,应该明确指定这些层的名称,而不是使用"all"。
-
使用默认行为:大多数情况下,只需让TensorRT自动处理输出标记,这样能获得最佳性能。
最佳实践建议
-
性能优先:让TensorRT自由地进行图优化通常会带来更好的性能表现。
-
调试策略:如果需要进行调试,可以考虑:
- 使用TensorRT的逐层分析工具
- 分阶段构建网络
- 使用更精细的输出标记策略
-
版本兼容性:确保使用的TensorRT版本(如8.6.1.6)与CUDA(11.6)、cuDNN(8.6.0)等组件版本兼容。
通过遵循这些实践,可以避免类似的构建错误,同时充分发挥TensorRT的优化潜力,获得最佳推理性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
- QQwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen3-Omni是多语言全模态模型,原生支持文本、图像、音视频输入,并实时生成语音。00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0269get_jobs
💼【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本:(boss、前程无忧、猎聘、拉勾、智联招聘)Java00AudioFly
AudioFly是一款基于LDM架构的文本转音频生成模型。它能生成采样率为44.1 kHz的高保真音频,且与文本提示高度一致,适用于音效、音乐及多事件音频合成等任务。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile08
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
149
1.95 K

deepin linux kernel
C
22
6

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
980
395

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
931
555

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
190

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
65
518

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0