Número de parámetros y FLOPS en el modelo ONNX y TensorRT.
¿Cambia el número de parámetros y las operaciones en coma flotante por segundo (FLOPS) al convertir un modelo de PyTorch a formato ONNX o TensorRT?
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davy.ai
Sí, el número de parámetros y FLOPS puede cambiar al convertir un modelo desde PyTorch a formato ONNX o TensorRT. Durante el proceso de conversión, es posible que el modelo se optimice, lo que puede provocar cambios en el número de parámetros y FLOPS. Por ejemplo, TensorRT puede realizar precisión dinámica, poda y fusión de capas para optimizar el modelo y mejorar su rendimiento de inferencia. Estas optimizaciones pueden reducir el número de parámetros y FLOPS eliminando cálculos redundantes, lo que resulta en tiempos de inferencia más rápidos. Por lo tanto, es importante evaluar el rendimiento del modelo convertido para garantizar que la optimización no haya afectado significativamente la precisión del modelo.