TensorRT的数据格式定义详解

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TensorRT 支持不同的数据格式。有两个方面需要考虑：数据类型和布局。

数据类型格式

数据类型是每个单独值的表示。它的大小决定了取值范围和表示的精度，分别是FP32（32位浮点，或单精度），FP16（16位浮点或半精度），INT32（32位整数表示），和 INT8（8 位表示）。

布局格式

布局格式确定存储值的顺序。通常，batch 维度是最左边的维度，其他维度指的是每个数据项的方面，例如图像中的C是通道， H是高度， W是宽度。忽略总是在这些之前的批量大小， C 、 H和W通常被排序为CHW （参见图 1 ）或HWC （参见图 2 ）。

图1. CHW的布局格式：图像分为HxW矩阵，每个通道一个，矩阵按顺序存储；通道的所有值都是连续存储的。

图2. HWC的布局格式：图像存储为单个HxW矩阵，其值实际上是 C 元组，每个通道都有一个值；一个点（像素）的所有值都是连续存储的。

为了实现更快的计算，定义了更多格式以将通道值打包在一起并使用降低的精度。因此，TensorRT 还支持NC / 2HW2和NHWC8等格式。

在NC / 2HW2 ( TensorFormat::kCHW2 ) 中，通道值对在每个HxW矩阵中打包在一起（在奇数通道的情况下为空值）。结果是一种格式，其中⌈ C/2 ⌉ HxW矩阵的值是两个连续通道的值对（参见图 3 ）；请注意，如果它们在同一对中，则此排序将维度交错为具有步长1的通道的值，否则将步长为 2xHxW 。

图 3. 一对通道值在每个HxW矩阵中打包在一起。结果是一种格式，其中[C/2] HxW矩阵的值是两个连续通道的值对

在NHWC8 ( TensorFormat::kHWC8 ) 中， HxW矩阵的条目包括所有通道的值（参见图 4 ）。此外，这些值被打包在⌈ C/8 ⌉ 8 元组中，并且C向上舍入到最接近的 8 倍数。

图 4. 在这种NHWC8格式中， HxW矩阵的条目包括所有通道的值。

其他TensorFormat遵循与前面提到的TensorFormat::kCHW2和TensorFormat::kHWC8类似的规则。