总的来说,fuse_model函数的作用是优化模型结构,提高模型的运行效率和速度,从而使模型更加高效,更加适用于实际生产环境中的应用。 2.2 fuse_model函数的参数: 在PyTorch Module类中,fuse_model函数接受多个参数以实现模型融合的操作。下面是fuse_model函数常用的参数及其作用: 1. modules:融合的模块列表。这个参数接受一...
fuse_modules的时候目前,只是支持conv+bn, conv+bn+relu 这两种方式的融合, 这个需要传入 融合模块名称的list, 这里提供了查找融合模块的list的代码 def is_fused_itm(module): #用来判断该模块是否是需要fuse的模块 if module.__module__ in ['torch.nn.modules.conv', 'torch.nn.modules.batchnorm', 'tor...
fuse_model:该步骤用来对可以融合的op进行融合,比如Conv与BN的融合、Conv与ReLU的融合、Conv与BN以及ReLU的融合、Linear与BN的融合、Linear与BN以及ReLU的融合。目前Pytorch已经内置的融合code: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fuse_modules(model, modules_to_fuse, inplace=False, fuser_func=...
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conv1、bn1、relu1: torch.quantization.fuse_modules(gemfield_model, [['conv1', 'bn1', 'relu1']], inplace=True) 一旦合并成功,那...
fuse_modules(quantized_model, fused_layer) quantized_model.train() # 量化配置 quantization_config = torch.quantization.QConfig(activation=torch.quantization.MinMaxObserver.with_args(dtype=torch.quint16), weight=torch.quantization.MinMaxObserver.with_args(dtype=torch.qint8, qscheme=torch.per_tensor_...
fuse_modules(self, ['conv1', 'relu'], inplace=True) class QuantizableEDSR(EDSR): def __init__(self, *args, **kwargs): super(QuantizableEDSR, self).__init__(*args, **kwargs) self.quant = QuantStub() self.dequant = DeQuantStub() ...
model_fp32_fused = torch.quantization.fuse_modules(model_fp32, [['conv','bn','relu']]) # Prepare the model for QAT. This inserts observers and fake_quants in # the model that will observe weight and activation tensors during calibration. ...
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: ...
算子折叠由实现torch.quantization.fuse/_modules()。目前存在的比较遗憾的2点: 算子折叠不能自动完成,只能由程序员手工指定要折叠的子模型。以torchvision.models.quantization.mobilenet/_v2()中实现的算子折叠函数为例: 登录后复制def fuse_model(self): # 遍历模型内的每个子模型,判断类型并进行相...
# Static quantization of a model consists of the following steps: # Fuse modules # Insert Quant/DeQuant Stubs # Prepare the fused module (insert observers before and after layers) # Calibrate the prepared module (pass it representative data) # Convert the calibrated module (replace with quantize...