amct_onnx calibration --model ./model/yolov5s.onnx --save_path ./results/yolov5s_int8 --input_shape "images:1,3,640,640" --data_dir "./data/image/" --data_types "float32"复制 此时可以生成 yolov5s_int8_deploy_model.onnx yolov5s_int8_fake_quant_model.onnx yolov5s_int8_qu...
amct_onnx calibration INT8量化出错 发表于 2024-03-14 17:27:27270查看 已经按照CANN教程安装Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1.alpha002_linux-x86_64.run 和 Ascend-cann-amct_8.0.RC1.alpha002_linux-x86_64.tar.gz,教程链接:https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/80RC1alpha...
--help或--h 功能说明 显示帮助信息。 关联参数 无。 参数取值 无。 推荐配置及收益 无。 示例 训练后量化场景:amct_onnx calibration --help QAT模型适配CANN模型场景:amct_onnx convert --help 依赖约束 无。 父主题: 总体选项
3.个人操作流程: 使用yolov5的官方代码和开源模型yolov5s.pt进行实验,yolov5s.pt转化为yolov5s.onnx备用。使用coco数据集val2017的前10张图像(000000000139.jpg-000000001000.jpg)加上yolov5测试样张(bus.jpg和zidane.jpg)作为校准集。 量化命令: amct_onnx calibration --model="./yolov5s.onnx" --save_pa...
执行完成后,在data目录生成calibration目录,并在该目录中生成calibration.bin格式数据集。 在任意目录执行如下命令进行网络模型的量化操作。如下命令中使用的目录以及文件均为样例,请以实际为准。 amct_onnx calibration --model ./model/resnet101_v11.onnx --save_path ./results/resnet101_v...
amct_onnx calibration --model="./yolov5s.onnx" --save_path="./amct-onnx/" --input_shape="images:1,3,640,640" --data_dir="./image_bin/" --data_types="float32" 转化命令: atc --input_shape="images:1,3,640,640" --input_format=NCHW --output="weight/yolov5s" --soc_vers...
./data/image_info.bin" --data_types "float32" 我看文档里给的例子是两个image :--input_shape="input_name1:n1,c1,h1,w1;input_name2:n2,c2,h2,w2" 所以我不确定上面的用法对不对。 另外,amct_onnx calibration是默认把onnx量化成int8吗 2024-08-16 10:49:40 Pandalw回复hid_axr1jxx...
其中:calibration()完成校准的推理。 class ModelEvaluator(AutoCalibrationEvaluatorBase): # The evaluator for model def calibration(self, model_file): # 进行模型的校准推理,推理的batch数要和量化配置的batch_num一致 使用约束 该参数只在训练后量化场景使用。
user_do_inference(modified_onnx_file, calibration_data, batch_num) 保存模型。 根据量化因子以及修改后的模型,调用save_model接口,插入AscendQuant、AscendDequant等算子,保存为量化模型。 quant_model_path = './results/user_model' amct.save_model(modified_onnx_file=modified_model,...
调用create_quant_config生成量化配置文件,然后调用accuracy_based_auto_calibration进行基于精度的自动量化。 调用accuracy_based_auto_calibration中由用户传入的evaluator实例进行精度测试,得到原始模型精度。 该过程还会调用accuracy_based_auto_calibration中的量化策略strategy模块,输出初始化的quant config量...