首先,我们需要确保已经安装了onnxruntime库,并且能够正确导入quantize_dynamic函数。根据你提供的代码片段,我们需要从onnxruntime.quantization.quantize模块中导入quantize_dynamic函数。 python from onnxruntime.quantization.quantize import quantize_dynamic 准备需要量化的模型和数据: 在进行量化之前,我们需要有一个已经...
此格式在原始算子之间插入 DeQuantizeLinear(QuantizeLinear(tensor)) 以模拟量化和解量化过程。 动态量化 根据输入动态的计算scale和zero_point,使用QOperator的模型表示方式; 优点:能够保持较高的精度, 缺点:但推理速度可能相对较慢。 import onnx from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType ...
动态量化实现: from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic quantize_dynamic( "model.onnx", "model_quant.onnx", weight_type=QuantType.QInt8, extra_options={"EnableSubgraph": True} ) 量化效果:某安防公司的ResNet-101模型,FP32→INT8量化后: 模型大小从98MB压缩至25MB 视频流处理路数从8...
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...
只需要调用 ONNXRuntime 的 quantize_dynamic 接口即可实现模型动态量化 具体的量化代码如下: In [3] from onnxruntime.quantization import QuantType, quantize_dynamic # 模型路径 model_fp32 = 'models/MobileNetV1_infer.onnx' model_quant_dynamic = 'models/MobileNetV1_infer_quant_dynamic.onnx' #...
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
quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8) # 静态量化(需要校准数据集) model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm') torch.quantization.prepare(model, inplace=True) # 运行校准数据... torch.quantization.convert(model, inplace=True) 二、ONNX转换的关键...
quantized_model = quantize_dynamic(model_fp32, model_quant,weight_type=QuantType.QUInt8) 1. 静态量化参考链接 https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/124741589?这里我们直接量化,代码如下 import os import numpy as np import cv2
importonnxfromonnxruntime.quantizationimportquantize_dynamic, QuantType# 加载 ONNX 模型onnx_model = onnx.load("resnet18.onnx")# 对模型进行量化quantized_model = quantize_dynamic(onnx_model,"resnet18_quantized.onnx", weight_type=QuantType.QInt8) ...
ONNX数据类型支持 | ONNX对数据类型的支持也是其设计中的亮点之一。它不仅支持常见的数据类型,如float32和int64,还为高效推理提供了诸如int8这样的低精度数据类型,适用于模型量化。这种广泛的数据类型支持,让开发者在模型优化过程中可以更灵活地选择权衡点。