pytorch PTQ量化 PyTorch 中的 PTQ 量化指南 在深度学习模型部署的过程中,量化可以有效减少模型的存储和计算开销。PTQ(Post-Training Quantization)是一种流行的量化方法,可以在模型训练完成后应用。本文将向你介绍如何在 PyTorch 中实现 PTQ 量化的流程。 PTQ 量化流程 以下是实现 PTQ 量化的基本流程: |步骤|描述||...
代码很简单,配置好config之后,调用prepare_fx函数准备模型到量化状态(插入了量化观察节点),然后输入数据集进行校准,之后将校准后的带有scale和zero-point的模型变换为真正的量化模型。 上述代码prepare_fx(float_model, qconfig_dict)没有指定is_reference参数,那么convert后的pytorch模型就是实打实的量化模型,所有的算子的...
模型量化二:训练后动态量化 PTQ PTDQ,pytorch里进行模型训练后动态量化模型量化二:训练后动态量化 PTQ PTDQ,pytorch里进行模型训练后动态北木-AI编辑于 2024年12月05日 17:08 1 分享至 投诉或建议评论 赞与转发0 0 0 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
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。这就是为什么我们在 pytorch创建QAT模型的时候需要选定calibration algorithm. 我们在部署过程中应该按照什么样子的流程进行QAT ...
利用 Pytorch、TensorFlow 等 DL 框架训练好的模型,通过模型转换编译生成可以在各家硬件上运行的格式(TensorRT xxx.engine/xxx.trt 或地平线 xxx.hbm/xxx.bin),提升这个模型在各家硬件(英伟达 GPU、地平线 BPU)上运行的速度。 为了让深度学习模型高效的在自家硬件上运行起来,他们都会做很多优化,包括但不限于 ...
利用 Pytorch、TensorFlow 等 DL 框架训练好的模型,通过模型转换编译生成可以在各家硬件上运行的格式(TensorRT xxx.engine/xxx.trt 或地平线 xxx.hbm/xxx.bin),提升这个模型在各家硬件(英伟达 GPU、地平线 BPU)上运行的速度。 为了让深度学习模型高效的在自家硬件上运行起来,他们都会做很多优化,包括但不限于 ...
vit_b_16 (torchvision) Environment TensorRT Version: 10.0.0.6 NVIDIA GPU: NVIDIA RTX A6000 NVIDIA Driver Version: 535.171.04 CUDA Version: 12.2 CUDNN Version: 8 Operating System: Ubuntu 22.04 Python Version (if applicable): 3.10.12 PyTorch Version (if applicable): 2.3.0 ...
带来两个实战戴口罩检测项目分享,分别是基于 OpenCV 和 Pytorch 的,也是承诺的提供 "基于 OpenCV、基于 pytorch、提供 tensorflow、基于 tensorflow、基于 paddle、基于 caffe、基于 mxnet、基于 keras 版本" 系列中的其中之二,其他版本敬请期待。项目提供完整的代码,包括推理代码、一键执行脚本、模型权重、三方依赖库、...
ptq量化参数 训练好的模型在部署到硬件设备时，通常需要调整参数配置以平衡精度和效率。量化参数直接决定模型运行时占用的内存大小和运算速度，不同场景需要针对性选择配置。参数类型直接影响模型压缩效果。量化位宽是最关键参数，8位整数能保留更多信息但占用资源较多，4位整数压缩率更高但可能造成精度损失。校准方法分为...
2024-08-09 15:07:04 [INFO] 'framework': 'pytorch_fx', 2024-08-09 15:07:04 [INFO] 'inputs': [ 2024-08-09 15:07:04 [INFO] ], 2024-08-09 15:07:04 [INFO] 'model_name': '', 2024-08-09 15:07:04 [INFO] 'ni_workload_name': 'quantization', ...