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Pe
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。
1. **PyTorch量化-Eager模式**：- PyTorch量化支持三种方式，动态量化主要针对权值量化，激活值在推理时量化。- 动态量化步骤：使用`torch.quantization.quantize_dynamic`函数，调用`int_repr()`获取量化值。- 静态量化包含定标步骤，将训练后的权重与激活值量化，训练时统计分布以确定量化参数S和Z。- ...
[1.0000, 0.0000, 0.5000]], size=(2, 3),dtype=torch.qint8,quantization_scheme=torch.per_tensor_affine, scale=0.5, zero_point=8) >>> xq.int_repr() tensor([[ 9, 9, 9], [10, 8, 9]], dtype=torch.int8) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. quantize_per...
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=...
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...
需要注意的是,若想输出xq量化后的值,需要调用int_repr()方法。以下将逐步介绍pytorch原始量化的步骤。 1.1动态量化原理解释及步骤 动态量化主要针对权值进行量化,对于激活值,在推理过程中进行量化。主要使用如下api进行动态量化。 torch.quantization.quantize_dynamic(model, qconfig_spec=None, dtype=torch.qint8, mapp...
(xq.int_repr())#给定一个量化的张量,返回一个以 uint8_t 作为数据类型的张量#tensor([[10, 5],#[ 6, 9]], dtype=torch.uint8)#公式2(反量化):xdq = (xq - zero_point) * scale#使用给定的scale和 zero_point 来把一个 quantized tensor 转化为 float tensorxdq =xq.dequantize()#tensor([...
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...
(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=...