第三步:使用量化工具包对模型进行量化 PyTorch 提供了量化工具,可以方便地进行 PTQ。首先需要为模型准备量化配置。 importtorch.quantization# 为模型设置量化配置model.qconfig=torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')# 准备模型进行量化(插入量化所需的模块)torch.quantization.prepare(model,inplace=True)# ...
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...
我平时是不会更新pytorch的,意外发现新版居然支持atan2转onnx,那就更新到最新2.1.2吧,毕竟这算子太坑我了。更新完后,更意外发现居然支持量化pytorch转onnx!搞了一天终于把整个nn转成fx的ptq static加onnx格式～尽管搞通了,但过程是遇到不少bug(ー ー;)看来以后我还要对pytorch更新一次 发布 2024-01-18 17:...
基于设备视觉的裂缝检测量化技术综述 | 结构健康监测 (SHM) 通过及时检测损坏来确保基础设施的安全性和使用寿命。基于视觉的裂缝检测与无人机相结合,解决了传统基于传感器的 SHM 方法的局限性,但需要在资源受限的设备上部署高效的深度学习模型。本研究使用三种量化技术评估了 TensorFlow、PyTorch 和 Open Neural Network...
本文以超分辨率模型 FSRCNN 为例,介绍如何把 PyTorch 的超分 (Super-Resolution) 模型转换为ONNX格式,并且使用 onnxruntime 进行 post-training quantization (PTQ) 量化,以实操代码为主。 目录 目录 训练后量化(Post-Training Quantization,PTQ) PyTorch超分辨率模型转换为ONNX,并使用onnxruntime进行PTQ量化 以FSRCN...