还有一些在 Pytorch 层面的 QAT 框架，例如：NVIDIA 的Pytorch-Quantization，高通的AIMET，商汤的MQBench...
到PyTorch 1.5的时候,QNNPACK添加了对dynamic quantization的支持,也就为量化版的LSTM在手机平台上使用提供了支撑——也就是添加了对PyTorch mobile的dynamic quantization的支持;增加了量化版本的sigmoid、leaky relu、batch_norm、BatchNorm2d、 Avgpool3d、quantized_hardtanh、quantized ELU activation、quantized Upsample3d...
请改用 executorch.backends.xnnpack.quantizer.xnnpack_quantizer,不要再使用 torch.ao.quantization.quantizer.xnnpack_quantizer。该量化器最初在 PyTorch 中用于初期开发,但因其不属于核心量化流程,已移至 ExecuTorch。版本差异示例: • 2.6.0 版本:from torch._export import capture_pre_autograd_graph from ...
模型量化(Quantization)是一种使用更低的数据位宽(bitwidths)进行计算和数据存储的技术,例如,可以将模型中的全部或者部分float32计算和权重转换为int8的计算或者权重。当然,这种转换通常是对已经训练好的模型进行的,换句话说,模型量化常运用在模型推理的过程中。int8所需的存储空间仅为float32的四分之一,并且硬件进行...
QAT (Quantization Aware Training):模型训练中开启量化 在开始这三部分之前,先介绍下最基础的Tensor的量化 量化基础 量化函数 量化:公式:公式:公式1:xq=round(xscale+zero_point) 反量化:公式:公式:公式2:x=(xq−zero_point)∗scale 式中,scale是缩放因子,zero_point是零基准,也就是fp32中的零在量化tensor...
Dynamic Quantization 使用下面的API来完成模型的量化: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.quantization.quantize_dynamic(model,qconfig_spec=None,dtype=torch.qint8,mapping=None,inplace=False) quantize_dynamic 这个 API 把一个 float model 转换为 dynamic quantized model,也就是只有权重...
QAT(Quantization Aware Training),模型训练中开启量化。 在开始这三部分之前,先介绍下最基础的 Tensor 的量化。 02. Tensor的量化 PyTorch 为了实现量化,首先就得需要具备能够表示量化数据的 Tensor,这就是从 PyTorch 1.1 之后引入的 Quantized Tensor。Quantized Tensor 可以存储 int8/uint8/int32 类型的数据,并携...
我们引入了新的量化技巧 （ Per-group Quantization，Fine-Grained Mixed-Precision，Runtime Adaptation） 来利用梯度在不同样本，不同纬度，不同层之间的异构特性。最后的压缩算法会分配更多的 bit 给更重要的激活值。平均每个浮点数分配到 2 bit。在具体实现压缩算法时，还有很多可以调节的参数。这里产生了一个内存...
self.fc = torch.nn.Linear(4,4)defforward(self, x): x = self.fc(x)returnx# create a model instancemodel_fp32 = M()# create a quantized model instancemodel_int8 = torch.quantization.quantize_dynamic( model_fp32,# the original model{torch.nn.Linear},# a set of layers to dynamically...
The bitsandbytes library is a lightweight Python wrapper around CUDA custom functions, in particular 8-bit optimizers, matrix multiplication (LLM.int8()), and 8 & 4-bit quantization functions. The library includes quantization primitives for 8-bit & 4-bit operations, through bitsandbytes.nn.Li...