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15. TensorRT精度偏差排查：ONNX Runtime与Engine输出对比

共计 30 章节

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学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与实战环境准备

课程导入学习目标

精度偏差基础

什么是数值精度 · FP32/FP16/INT8精度差异 · TensorRT中精度偏差的常见来源

精度偏差基础什么是数值精度

ONNX Runtime基础

ONNX Runtime推理流程 · 如何加载ONNX模型并获取输出 · 与TensorRT的定位差异

TensorRT Engine基础

Engine构建流程 · 序列化与反序列化 · 推理接口与输出获取方法

精度对比方法论

为什么需要对比ONNX Runtim… · 对比的维度（逐元素 · 统计量

精度对比方法论ONNX

环境搭建与工具准备

Python环境 · TensorRT · ONNX Runtime

环境搭建工具准备

第一个对比实验

构建一个简单模型（如ResNet-1… · 分别用ONNX Runtime和Te… · 输出并保存结果

第一个对比实验ResNet-1

输出对齐与预处理

输入数据预处理的一致性（归一化 · 通道顺序 · batch维度）

输出对齐预处理

逐元素对比方法

计算误差 · 相对误差 · 最大误差

逐元素对比方法计算误差

统计量对比方法

均值 · 方差 · 直方图分布对比

统计量对比方法均值

余弦相似度与相关性分析

使用余弦相似度 · 皮尔逊相关系数评估输出向量间的相似性

余弦相似度相关性分析

可视化对比

绘制误差热力图 · 散点图 · 误差分布直方图

可视化对比绘制误差热力图

精度偏差的常见原因

FP16/INT8量化误差 · 层融合改变计算顺序 · 算子实现差异

精度偏差的常见原…FP16/INT8

FP16精度排查

FP16与FP32输出对比 · 分析半精度带来的精度损失 · 如何设置FP16标志并观察影响

FP16精度排查

INT8量化精度排查

校准数据选择 · 量化比例因子 · INT8 Engine与FP32 E…

INT8量化精度排查

层级定位方法

通过逐层输出对比（中间张量）定位偏差… · 使用TensorRT的层级调试工具

层级定位方法通过逐层输出对比

使用Polygraphy进行对比

Polygraphy工具介绍 · 如何用Polygraphy对比ONN… · 生成报告

Polygraphy使用

使用TensorRT的调试工具

TensorRT的日志 · 层信息打印 · 精度模式（如--precision）…

案例实战一

分类模型（如ResNet-50）精度… · 从对比到定位再到修复的完整流程

案例实战一ResNet-50

案例实战二

检测模型（如YOLOv5）输出对比 · 处理多输出 · 锚框解码等复杂情况

案例实战二YOLOv5

案例实战三

分割模型（如UNet）逐像素对比 · 处理空间维度与类别维度

案例实战三UNet

动态形状与精度偏差

动态batch · 动态尺寸对精度的影响 · 如何固定形状进行对比

动态形状精度偏差

多输出模型对比

处理多个输出张量的对齐与对比 · 如检测框 · 分类得分

多输出模型对比处理多个输出张量…

精度偏差的容忍度设定

如何定义可接受的误差范围 · 根据任务类型（分类 · 回归

精度偏差的容忍度…如何定义可接受的…

调整精度模式（使用FP32层） · 优化网络结构 · 改进校准数据

修复策略FP32

常见问题与陷阱

数据预处理不一致 · 输出顺序不同 · 内存对齐问题

常见问题陷阱

自动化对比脚本编写

编写Python脚本实现批量对比 · 自动生成报告 · 保存误差统计

自动化对比脚本编…Python

性能与精度的权衡

在精度可接受范围内优化性能 · 如何选择最优的精度配置

性能精度的权衡

综合实战项目

从ONNX模型到TensorRT E… · 完成精度对比 · 问题定位

综合实战项目ONNX

课程总结与进阶方向

回顾核心要点 · 常见误区 · 推荐学习资源与后续进阶主题（如Ten…

课程总结进阶方向