没错,以 Linear 为例,该逻辑定义在 nnqd.Linear 的 from_float() 方法中,通过如下方式实例化: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 new_mod=mapping[type(mod)].from_float(mod) from_float 做的事情主要就是: 使用MinMaxObserver 计算模型中 op权重参数中 tensor 的最大值最小值(这个例子...
没错,以 Linear 为例,该逻辑定义在 nnqd.Linear 的 from_float() 方法中,通过如下方式实例化: new_mod = mapping[type(mod)].from_float(mod) 1. from_float 的工作主要是: 使用MinMaxObserver 计算模型中 op 权重参数中 tensor 的最大值最小值(这个例子中只有 Linear op),缩小量化时原始值的取值范围,...
当前它接受具有numpy.float64,numpy.float32,numpy.float16,numpy.int64,numpy.int32,numpy.int16,numpy.int8,numpy.uint8和numpy.bool的dtypes的ndarray。 importtorchimportnumpy#A numpy array of size 6a = numpy.array([1.0, -0.5, 3.4, -2.1, 0.0, -6.5])print(a)#Applying the from_numpy function ...
可以使用“astype()”函数来做到这一点。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimporttorch x_train=torch.from_numpy(x_train.astype(np.float32))x_test=torch.from_numpy(x_test.astype(np.float32))y_train=torch.from_numpy(y_train.astype(np.float32))y_test=torch.f...
具体层的替换过程通过在函数内部使用 from_float()。 其在内存中的推理过程为: 静态量化推理过程 1.3 量化感知训练原理及步骤 在进行量化感知训练之前,需要对模型进行一定的修改。包括: a.构建fuse函数。(目的是减少伪量化算子的个数,因为其个数越多,引入的误差越大。) ...
def train(batch_size: int=64,num_time_steps: int=1000,num_epochs: int=15,seed: int=-1,ema_decay: float=0.9999,lr=2e-5,checkpoint_path: str=None):set_seed(random.randint(0, 2**32-1)) if seed == -1 else set_seed(...
Note:Numpy数组默认类型是float64,而Tensor数据的默认类型是float64,采用from_numpy()方法或torch.tensor()方法得到的tensor数据类型与numpy一致,即原先的numpy是float64,则得到的tensor也是float64;若采用torch.Tensor()方法(注意这里的T是大写),则得到的tensor为float32。此外,使用from_numpy()方法会共享内存;使用tor...
(imbalanced_labels, sorted=True)])weight =1./ class_sample_count.float()samples_weight = torch.tensor([weight[t]fortinimbalanced_labels])# 创建WeightedRandomSamplerweighted_sampler = WeightedRandomSampler(samples_weight, len(samples_we...
是定义一个1行4列,类型为torch.float16,绑定到GPU上的Tensor。 如果要改变Tensor的数据类型,或者改变绑定张量的硬件设备,直接在张量名字后面加.后缀名,后缀名即改变的类型或硬件设备,例如: 上面生成的Tensor,都是使用API的定义来完成的,除此以外,还可以通过Numpy数组来生成Tensor,其标准API是: torch.from_numpy(...
Totensor:将一个PIL格式或numpy.ndarray格式的图像转成tensor,具体操作为将通道由 H x W x C 变为 C x H x W,转成float后再除以255到range [0,1] from_numpy:将ndarray转化为tensor,二者共用内存,且转化后的tensor不论原格式是什么都为torch.float32,没有改变其他 ...