2,8),)exported = torch.export.export_for_training(Tiny(), ex_in).module()quantizer = XNNPACKQuantizer().set_global(get_symmetric_quantization_config())qat_mod = prepare_qat_pt2e(exported, quantizer)# Fine-tune the model ...int8_mod = convert_pt2e(qat_mod)torch.ao.quantization.move_...
有关更详细的入门教程,请参见: - PyTorch 2 Export Post Training Quantization - PyTorch 2 Export Quantization-Aware Training (QAT) 让我们编写一个简单的程序,展示 PyTorch 的 prepare_pt2e 和 convert_pt2e 接口干了什么事情。 我们导入所需的package,并定义一个只有 nn.Linear 层的简单模型。
PT2E (PyTorch 2 Export)特别适合将导出的计算图交付给C++运行时环境。这是PyTorch 2.1中发布的新一代全图模式量化工作流,专为 torch.export 捕获的模型设计。整个过程可通过几行代码实现: importtorchfromtorchimportnnfromtorch._exportimportcapture_pre_autograd_graphfromtorch.ao.quantization.quantize_pt2eimport(p...
Please usetorch.export.exportinstead ofcapture_pre_autograd_graphto export the model for pytorch 2 export quantization (#139505) capture_pre_autograd_graphwas a temporary API intorch.export. Since now we have a better longer term API:exportavailable, we can deprecate it. Version 2.6.0 fromtorc...
export_ppq_graph( qir, platform=TargetPlatform.TRT_INT8, graph_save_to=ENGINE_PATH, config_save_to=CONFIG_PATH) # export_ppq_graph( # qir, platform=TargetPlatform.TRT_INT8, # graph_save_to=ENGINE_PATH) python 02_Quantization.py > logs/l-rep_transd-PPQ-onnx.log 2>&1 & tail -f ...
获取原始的潜变量(在步骤4中获得)、调整大小的掩模(在步骤2中获得)和潜变量(在步骤5中获得)以分离背景潜变量和与掩模区域相对应的潜变量。实质上,这一步中的潜变量计算为original_image_latents * (1-mask) + text_based_latents * mask。 完成所有时间步后,我们获得与提示相对应的潜变量。 这些潜变量通过...
在本教程中,我们将使用 Flask 部署 PyTorch 模型,并为模型推理暴露一个 REST API。特别是,我们将部署一个预训练的 DenseNet 121 模型来检测图像。 提示 这里使用的所有代码都是根据 MIT 许可发布的,并且可以在Github上找到。 这代表了一系列关于在生产中部署 PyTorch 模型的教程中的第一篇。以这种方式使用 Flask...
在本教程中,我们描述了如何使用 TorchScript ``torch.onnx.export` ONNX 导出器将在 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式。 导出的模型将使用 ONNX Runtime 执行。ONNX Runtime 是一个专注于性能的引擎,用于有效地推断跨多个平台和硬件(Windows、Linux 和 Mac 以及 CPU 和 GPU)的 ONNX 模型。ONNX Run...
运行 复制 class Symmetric(nn.Module): def forward(self, X): return X.triu() + X.triu(1).transpose(-1, -2) 这就是我们需要做的全部。一旦我们有了这个,我们可以通过以下方式将任何常规层转换为对称层 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 layer = nn.Linear(3, 3) parametrize.register...
PyTorch Quantization的量化模型可以直接导出到ONNX,并由TensorRT 8.0或者更高版本导入进行转换Engine。 1、量化函数 ensor_quant和fake_tensor_ quant是量化张量的2个基本函数: fake_tensor_quant 返回伪量化张量(浮点值)。 tensor_quant 返回量化后的张量(整数值)以及其对应的缩放值Scale。