ONNX导出精度如何选择？
ONNX导出精度如何选择？
波奇大帝一般情况下，ONNX模型建议导出为全精度（FP32），然后在生成TensorRT engine时再选择使用半精度（FP16）进行推理加速，原因如下：
1. ONNX导出全精度的优势
- PyTorch默认导出ONNX模型时是FP32格式，保证模型权重和计算的数值精度完整，避免导出阶段因半精度带来的数值精度损失或算子不支持问题1。
- 全精度ONNX模型兼容性更好，支持更多算子和复杂模型结构，减少导出时算子不支持或导出失败的风险14。
- 导出的FP32 ONNX模型可通过后续工具转换为FP16，灵活度更高2。
2. 在TensorRT生成engine时使用半精度的优势
- TensorRT支持在生成engine时开启FP16模式，将FP32模型权重转换为FP16进行加速推理，显著提升推理速度并降低显存占用17。
- 通过TensorRT的混合精度策略，可以自动选择对精度敏感的层使用FP32，其他层使用FP16，兼顾性能和推理精度5。
- 这种方式避免了直接导出FP16 ONNX模型时可能出现的数值溢出、NaN等问题，提高模型稳定性3。
3. 直接导出FP16 ONNX模型的风险
- 虽然PyTorch支持通过
model.half()导出FP16 ONNX模型，但要求模型和输入必须在GPU上，且部分算子可能不支持FP16，导致导出失败或推理异常13。 - FP16 ONNX模型文件体积更小，但可能在后续转换和推理阶段出现精度和稳定性问题1。
- 实际部署中，有时FP16 ONNX模型在TensorRT转换时会出现推理结果异常，需要输入数据转回FP32，增加使用复杂度3。
结论
| 步骤 | 推荐做法 | 理由 |
|---|---|---|
| ONNX模型导出 | 导出FP32全精度模型 | 兼容性好，避免导出阶段精度和算子支持问题 |
| TensorRT engine生成 | 在TensorRT中开启FP16模式生成engine | 利用TensorRT混合精度策略提升性能，保证稳定性 |
因此，更推荐先导出全精度（FP32）的ONNX模型，再在TensorRT生成engine时启用半精度（FP16）推理，这样既保证了模型导出和转换的稳定性，也能充分利用FP16加速优势1357。
