可以显式指定哪一层是量化层,我们可以默认认为包在QDQ操作中间的op都是INT8类型的op,也就是我们需要量化的op 没有PTQ中那样人为的指定calibration过程 ,不是因为没有calibration这个过程来做histogram的统计,而是因为QAT会利用fine-tuning的数 据集在训练的过程中同时进行calibration,这个过程是我们看不见的。这就是为...
量化Quantization可以将模型参数原始的浮点转换为适合于边缘设备的低比特宽度(如8位或4位)的固定点模型,其目的是在保持模型性能的同时降低模型的复杂性和大小,以便在硬件受限的设备上部署和加速推断时间。 目前主流的神经网络量化方式有PTQ和QAT两种:PTQ是训练后量化,无需数据集和训练,直接量化模型权重;QAT是量化感知训...
从已校准的表现最佳的 PTQ 模型开始 与其从未训练或随机初始化的模型开始感知量化训练,不如从已校准的 PTQ 模型开始,这样能为 QAT 提供更好的起点。特别是在低比特宽量化情况下,从头开始训练可能会非常困难,而使用表现良好的 PTQ 模型可以帮助确保更快的收敛和更好的整体性能。 微调时间为原始训练计划的 10% 感知...
PTQ： 无需额外训练：直接在已训练好的模型上进行量化，无需额外的数据集或训练过程。 量化过程：涉及将权重映射到特定的整数区间，并计算每个通道的缩放因子和偏移量。 适用场景：适用于对模型精度要求不是特别高，且希望快速部署量化的场景。QAT： 量化后微调：量化后需在数据集上进行微调以优化模型性能...
深度学习量化通常是指以int类型的数据代替浮点float类型的数据进行计算和存储,从而减小模型大小,降低带宽需求,理论上,INT8 量化,与常规的 FP32 模型相比,模型大小减少 4 倍,内存带宽需求减少 4 倍。 量化可以分为 PTQ 与 QAT, PTQ:Post-training Quantization,训练后量化,指浮点模型训练完成后,基于一些校准数据,直...
一文了解模型量化中的QAT和PTQ 由于前一段时间在做模型的转换工作,实际部署的时候需要一些模型加速的方法,常用的有各家的inference框架,如mnn,tnn,tensorrt等,这些框架除了fp32精度外,都支持了int8的精度,而量化到int8常常可以使我们的模型更小更快,所以在部署端很受欢迎。 常用的模型量化方式有训练中量化,QAT,和...
PTQ为训练后量化，直接在已训练模型上进行量化，无需额外的数据集或训练过程。量化过程涉及将权重映射到特定的整数区间，如[-128,127]，并计算每个通道的缩放因子和偏移量。QAT为量化感知训练，量化后需在数据集上进行微调以优化模型性能。该方法在训练过程中加入量化模拟层，利用量化-反量化步骤调整权重，...
PTQ可能非常有效,通常只需要访问一个小的校准数据集,但当应用于神经网络的低位量化(≤4位)时会受到影响。同时,量化感知训练(QAT)已成为事实上的标准方法,用于实现低比特量化,同时保持接近全精度的精度。通过模拟训练或微调期间的量化操作,网络可以适应量化噪声,并达到比PTQ更好的解决方案。
PyTorch QAT(Quantization Aware Training,量化感知训练)是一种在训练过程中考虑量化误差的量化方法。与PTQ(Post Training Quantization,训练后量化)不同,QAT允许模型在训练阶段就感知到量化带来的误差,并通过反向传播优化这些误差,从而得到更高的量化精度。 2. PyTorch QAT量化的主要步骤 PyTorch QAT量化的主要步骤包括:...
本文将详细介绍如何使用PyTorch进行QAT量化,特别是将模型量化为INT8格式。 QAT量化概述 QAT量化是一种在训练过程中引入量化的方法,通过模拟量化操作对模型进行训练,使得模型在推理阶段能够以低精度(如INT8)进行计算。这种方法相比训练后量化(PTQ)能够更好地保持模型的精度,因为量化操作在训练过程中就被模型学习到了。