静态量化的流程包括fuse_model、设置qconfig、prepare、feeddata和convert等步骤。在网络forward过程中，需要插入quantstub和dequantstub两个节点，并将模型中的add、concat等操作替换为支持量化的float functional。动态量化，即Post-Training Dynamic或Weight-
self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()) def forward(self, x): return self.act((self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): return self.act(self.conv(x)) class Bottleneck(nn.Module): # Standard bottleneck def __init__(...
y1 = net.forward(x) fusedconv = fuse_conv_and_bn(net[0], net[1]) y2 = fusedconv.forward(x) # torch.norm()是求范数,没有指定维度则是对所有元素求二范数 d = (y1 - y2).norm().div(y1.norm()).item() print("error: %.8f" % d) >>>error: 0.00000022 1. 2. 3. 4. 5....
classM(torch.nn.Module):defforward(self,x):val=torch.neg(x)+torch.relu(x)returntorch.add(val,val)# 使用fx符号追踪获取模型结构traced=symbolic_trace(M())# 查看原计算图print(traced.graph)'''graph(x):%neg_1 : [#users=1] = call_function[target=torch.neg](args = (%x,), kwargs = ...
如前面所提及的，symbolic trace的基本思路是借助Proxy变量以及包装后的函数，在每次调用的时候都创建一个节点，因此，forward函数的输入也需要用Proxy进行包装，这一步定义在Tracer.create_args_for_root中。def trace( self, root: Union[oneflow.nn.Module, Callable[..., Any]], concrete_args: Option...
fx模式量化首先会对模型trace一遍，跟踪forward函数中的执行代码，并记录网络中的每个节点。由于在运行量化...
forward(x) # is not scriptable x = self._forward_impl(x) x = self.dequant(x) return x op替换:需要将模型中的Add、Concat等操作替换为支持量化的FloatFunctional,可参考如下示例。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class QuantizableBasicBlock(BasicBlock): def __init__(self,...
1、fuse_model 合并一些可以合并的layer。这一步的目的是为了提高速度和准确度: fuse_modules(model, modules_to_fuse, inplace=False, fuser_func=fuse_known_modules, fuse_custom_config_dict=None) 比如给fuse_modules传递下面的参数就会合并网络中的fc、relu: ...
自动将网络中常见的访存密集型算子 Elementwise add 算子和上游的算子 fuse 起来，可以减少带宽使用，从而提升性能。对于 Elementwise add 算子来说，将其 fuse 到上一个算子，可以减少一次数据读写，有约 2/3 的性能提升。另外 nn.Graph 可以很方便地支持使用 TensorRT 。本优化对象没有更新模型的需求，所以也...
activate 就是 post process,就是 op forward 之后的后处理,但在动态量化中不包含; observer 用来根据四元组(min_val,max_val,qmin, qmax)来计算 2 个量化的参数:scale 和 zero_point; qmin、qmax 是算法提前确定好的,min_val 和 max_val 是从输入数据中观察到的,所以起名叫 observer。