安装后处理 日志包括打印在屏幕上的日志以及保存到amct_log/amct_pytorch.log文件中的日志,该部分环境变量为可选配置,如果不设置,则按照默认日志级别,默认级别为INFO。 变量取值日志打印级别通过如下两个变量设置: AMCT_LOG_FILE_LEVEL: 控制amct_pytorch.log日志文件
对Yolov8 模型使用 amct_pytorch 插件后,进行量化训练时不保存 record_file,在要保存量化模型时,会报如下错误: Traceback (most recent call last): File "ultralytics/my/load_model.py", line 453, in <module> amct.save_quant_retrain_model( File "/root/.local/lib/python3.8/site-packages/amct_...
AMCT工具(PyTorch)量化过程中WARNING: The shape inference of custom_op_domain::QuantIdentity type is missing 发表于 2024-05-29 16:10:54144查看 使用AMCT工具(PyTorch)对模型进行自动量化过程中,warning刷屏Pandalw 帖子 20 回复 3206 关于工具的使用,可以在工具参考位置提工单处理,并且pytorch相关的问题不...
<!DOCTYPE html> decompose_network 功能说明用户输入PyTorch模型对象和通过auto_decomposition保存的分解信息文件,根据分解信息文件将模型对象改变为张量分解后的结构,得到分解后的模型对象和分解前后层的对应名称。 约束说明用户输入的模型需为torch.nn.Module类型的对
单算子模式的量化感知训练 功能介绍 参考量化感知训练章节进行基础量化时,量化的内部处理逻辑需要将原始模型转换成ONNX模型,并在ONNX模型基础上进行图的修改操作,此时若模型中存在Pytorch自定义算子时,可能存在无法导出生成ONNX模型,从而导致量化失败的问题。 单算子模
<!DOCTYPE html> 训练后量化简易配置文件说明 calibration_config_pytorch.proto文件参数说明如表1所示,该文件所在目录为:AMCT安装目录/amct_pytorch/proto/calibration_config_pytorch.proto。 表1 calibration_config_pytorch.proto参数说明消息 是否必填 类型 字段 说
import amct_pytorch as amct # 进行网络推理,期间完成量化 for i in batch_num: output = calibration_model(input_batch) # 插入API,将量化的模型存为onnx文件 amct.save_model(modfied_onnx_file="./tmp/modfied_model.onnx", record_file="./tmp/scale_offset_record.txt", sav...
AMCT工具(TensorFlow) AMCT工具(PyTorch) 快速入门 概述 工具安装 量化 稀疏 组合压缩 张量分解 获取更多样例 扩展更多特性 接口说明 FAQ 附录 安装Python3.9.2(Ubuntu) 安装Python3.9.2(EulerOS ) 量化算法原理 压缩算法 工具实现的融合功能 训练后量化简易配置文件说明 量化感知训练简易配置文件说...
import amct_pytorch as amct # 建立待量化的网络图结构 model = build_model() model.load_state_dict(torch.load(state_dict_path)) input_data = tuple([torch.randn(input_shape)]) scale_offset_record_file = os.path.join(TMP, 'scale_offset_record.txt') modfied_model = o...
<!DOCTYPE html> 支持的OS清单 本节给出AMCT支持的操作系统清单。 表1 支持操作系统列表操作系统 版本 CPU架构 Ubuntu 18.04、20.04 x86_64 Ubuntu 18.04.4或18.04.5、20.04 aarch64 EulerOS 2.10 x86_64 父主题: 工具安装