fromonnxruntime.quantization import QuantType,quantize_dynamic,quantize_static,CalibrationDataReader importonnx txt_test_list=read_file(os.path.join(ModelConfig().data_dir_pp,"test_test.txt")) path="E:\py_workspace\TinyBERT-PP-New\quantized" tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(path,do_lower...
(datas, 32) # 静态量化 quantize_static( model_input=model_fp32, # 输入模型 model_output=model_quant_static, # 输出模型 calibration_data_reader=data_reader, # 校准数据读取器 quant_format= QuantFormat.QDQ, # 量化格式 QDQ / QOperator activation_type=QuantType.QInt8, # 激活类型 Int8 / ...
ONNXRUNTIME提供的模型量化接口有如下三个: quantize_dynamic:动态量化quantize_static:静态量化quantize_qat:量化感知训练量化 FP16量化 首先需要安装好ONNX支持的FP16量化包,然后调用相关接口即可实现FP16量化与混合精度量化。安装FP16量化支持包命令行如下: pipinstall onnx onnxconverter-common 实现FP16量化的代码如...
ONNXRUNTIME提供的模型量化接口有如下三个: quantize_dynamic:动态量化 quantize_static:静态量化 quantize_qat:量化感知训练量化 FP16量化 首先需要安装好ONNX支持的FP16量化包,然后调用相关接口即可实现FP16量化与混合精度量化。安装FP16量化支持包命令行如下: pip install onnx onnxconverter-common 实现FP16量化的...
quantize_static(input_model_path, output_model_path, dr, quant_format=QuantFormat.QDQ, per_channel=False, weight_type=QuantType.QInt8) print("量化完成") print("float32测试") benchmark(input_model_path) print("int8测试") benchmark(output_model_path)if__name__ =="__main__": ...
from onnxruntime.quantization import CalibrationDataReader, QuantFormat, quantize_static, QuantType, CalibrationMethod from onnxruntime import InferenceSession, get_available_providers # 模型路径 model_fp32 = 'hrnet_coco_w32_256x192.onnx'
quantized_model = quantization.quantize_static(model_input=model_prep_path, model_output=model_int8_path, calibration_data_reader=qdr, extra_options=q_static_opts) 根据ONNX 运行时存储库, 如果模型以 GPU/TRT 为目标,则需要对称激活和权重。如果模型面向 CPU,建议使用非对称激活和对称权重,以平衡性能和...
[2]homebrew安装onnxruntime [3]homebrew构建onnxruntime1.6.0的脚本 [4]onnx模型量化 ONNX模型量化 [1]ONNX-quantize_static官方案列 ONNX注意细节 [1]onnxruntime c++接口需要注意的大坑 [2]onnx模型转换opset版本的坑 ONNX源码阅读 [1]onnxruntime源码解析:引擎运行过程总览 ...
quantized_model = quantization.quantize_static(model_input=model_prep_path, model_output=model_int8_path, calibration_data_reader=qdr, extra_options=q_static_opts) 根据ONNX 运行时存储库, 如果模型以 GPU/TRT 为目标,则需要对称激活和权重。如果模型面向 CPU,建议使用非对称激活和对称权重,以平衡性能和...
quantize_name = model_name + ".qdq.onnx" # Quantize the model to optimize it quantize_static(model_name, quantize_name, calibration_data_reader=DataReader(x, x_lengths, scales), quant_format=QuantFormat.QDQ) It seems like the reason behind the error isthis linefrom thecalibrate.pyscript....