int_repr()) 一个参考输出如下所示: image-20210202175857986 注1:蓝框为原始的浮点数据,红框为tensor的量化信息,绿框则对应了量化后的INT8数值。 注2:量化不可避免会出现精度损失,这个损失与scale、zero_point有关。 在量化方面,Tensor一般有两种量化模式:per tensor与per channel。对于PerTensor而言,它的所有...
总结下来,我们可以这么说:Post Training Dynamic Quantization,简称为Dynamic Quantization,也就是动态量化,或者叫作Weight-only的量化,是提前把模型中某些op的参数量化为INT8,然后在运行的时候动态的把输入量化为INT8,然后在当前op输出的时候再把结果requantization回到float32类型。动态量化默认只适用于Linear以及RNN的变种。
因为8位无符号数范围为0∼2550∼255,最大为255(即b.int_repr()中最大的值为255),距离中心点(10)最大的距离只能是245,然后还要乘以0.1,所以就是24.5。同理,8位无符号数最小的数是0,所以距离10最远是-10即(b.int_repr()中最小的值是-10),再乘以缩放的话,b中的最小值是-1,如下所示: 所以此...
为了实现量化,PyTorch 引入了能够表示量化数据的Quantized Tensor,可以存储 int8/uint8/int32类型的数据,并携带有scale、zero_point这些参数。把一个标准的float Tensor转换为量化Tensor的步骤如下: importtorch x= torch.randn(2, 2, dtype=torch.float32)#tensor([[ 0.9872, -1.6833],#[-0.9345, 0.6531]])#...
发现上面的数经过我们的公式进行缩放以后,确实得到下面这几个数,其实tensor.int_repr()是将给定量化的Tensor(注意只能是量化的tensor),此方法返回以uint8_t作为数据类型的CPU Tensor,该数据类型存储给定Tensor的基础uint8_t值。 所以其实我们上面使用torch.quantize_per_tensor()已经进行了操作,它在内部存储中已经是...
此等式用于量化张量的int表示,可以使用 t.int_repr() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch t=torch.tensor([1.111111111])t_q=torch.quantize_per_tensor(t,0.1,10,torch.quint8)#output:tensor([21],dtype=torch.uint8)print(t_q.int_repr())#output:tensor([1.1000],size=...
print(x.int_repr()) 1. 2. 3. 4. 5. 一个参考输出如下所示: image-20210202175857986 注1:蓝框为原始的浮点数据,红框为tensor的量化信息,绿框则对应了量化后的INT8数值。 注2:量化不可避免会出现精度损失,这个损失与scale、zero_point有关。
print(x.int_repr()) 一个参考输出如下所示: 注1:蓝框为原始的浮点数据,红框为tensor的量化信息,绿框则对应了量化后的INT8数值。 注2:量化不可避免会出现精度损失,这个损失与scale、zero_point有关。 在量化方面,Tensor一般有两种量化模式:per tensor与per channel。对于PerTensor而言,它的所有数值...
(1);}tensor->data=data;tensor->shape=shape;tensor->ndim=ndim;tensor->size=1;for(inti=0;i<ndim;i++){tensor->size*=shape[i];}tensor->strides=(int*)malloc(ndim*sizeof(int));if(tensor->strides==NULL){fprintf(stderr,"Memory allocation failed\n");exit(1);}intstride=1;for(inti=...
sample = {INPUT_IMAGE_ID_KEY: os.path.basename(self.images[index]), INPUT_IMAGE_QF_KEY: int(qf)} if self.bits is not None: # OK sample[INPUT_TRUE_PAYLOAD_BITS] = torch.tensor(self.bits[index], dtype=torch.float32) if self.targets is not None: target = int(self.targets[index]...