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TensorRT推理结果一致性验证与精度回归

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · TensorRT在推理优化中的地位与…
课程导入学习目标
02
TensorRT基础回顾
TensorRT核心组件 · 推理流水线 · 精度模式（FP32/FP16/INT…
TensorRT基础回顾
03
一致性验证基础概念
什么是推理结果一致性 · 精度回归 · 误差来源（量化
一致性验证基础概…什么是推理结果一…
04
环境搭建与工具准备
安装TensorRT · CUDA/cuDNN · Python/C++环境
环境搭建工具准备
05
基准模型与参考输出生成
如何从原始框架（PyTorch/Te… · 确保参考输出的正确性
基准模型参考输出生成
06
TensorRT模型构建与序列化
使用TensorRT API构建引擎 · 设置精度模式 · 序列化与反序列化引擎
TensorRT模型构建
07
推理执行与结果采集
编写推理脚本 · 统一输入数据 · 采集TensorRT输出
推理执行结果采集
08
数值比较方法
设计合理的比较策略 · 包括逐元素比较 · 统计指标
数值比较方法设计合理的比较策…
09
误差分析与定位
当一致性失败时 · 如何定位误差来源（层融合 · 精度降低
误差分析定位
10
FP16精度一致性验证
FP16带来的精度损失分析 · 验证FP16与FP32输出的差异 · 设置可接受的误差范围
FP16精度一致性验证
11
INT8量化一致性验证
INT8量化原理 · 校准数据集选择 · 量化误差评估
INT8量化一致性验证
12
动态形状与批处理一致性
动态shape下的一致性验证策略 · 处理不同输入尺寸和批大小 · 确保输出稳定
动态形状批处理一致性
13
多平台一致性验证
在不同GPU架构（如Turing · Ampere · Ada）上运行同一引擎
多平台一致性验证GPU
14
精度回归测试框架设计
构建自动化回归测试框架 · 包括测试用例管理 · 基准管理
精度回归测试框架…构建自动化回归测…
15
CI/CD集成
将一致性验证集成到持续集成流程中 · 使用Docker · Jenkins/GitHub Act…
CI/CD集成
16
案例实战
图像分类模型（ResNet）一致性验… · 比较FP32/FP16/INT8输出 · 分析误差
案例实战ResNet
17
案例实战
目标检测模型（YOLOv5）一致性验… · 比较边界框和置信度 · 评估精度回归
案例实战YOLOv5
18
案例实战
语义分割模型（DeepLabV3）一… · 使用IoU等指标评估分割结果一致性
案例实战DeepLabV3
19
案例实战
NLP模型（BERT）一致性验证 · 比较logits和嵌入 · 验证Transformer层在Ten…
案例实战NLP
20
常见问题与解决方案
输出NaN/Inf · 随机性导致的不一致 · 内存对齐问题
常见问题解决方案
21
性能与精度的权衡
在保证一致性的前提下优化性能 · 如何选择精度模式 · 层精度覆盖
性能精度的权衡
22
高级技巧
使用TensorRT的层级精度控制 · 多优化配置文件 · 以及自定义层的一致性验证
高级技巧TensorRT
23
工具与脚本编写
编写Python/C++工具脚本 · 自动化比较输出 · 生成报告
工具脚本编写
24
误差容忍度设定
根据业务场景设定合理的误差阈值 · 如何定义“通过”与“失败 · 以及统计显著性检验
误差容忍度设定根据业务场景设定…
25
回归测试策略
如何管理模型版本 · 引擎版本 · 测试数据版本
回归测试策略如何管理模型版本
26
大规模模型一致性验证
针对大型模型（如GPT类）的验证策略 · 内存管理 · 分块推理
大规模模型一致性…GPT
27
与PyTorch/TensorFlow的联合验证
在混合框架环境中 · 如何确保TensorRT推理与原始框… · 处理算子差异
PyTorch/Tens…的联合验证
28
综合实战项目
构建一个完整的TensorRT一致性… · 包括模型库 · 测试集
综合实战项目TensorRT
29
最佳实践与经验总结
总结课程中的关键经验 · 常见陷阱 · 以及如何建立团队内部的一致性验证规范
最佳实践经验总结
30
课程总结与进阶方向
回顾核心知识点 · 展望TensorRT新特性（如量化感… · 稀疏化）对一致性验证的影响
课程总结进阶方向