http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip 2.Pytorch模型文件可以从这里下载Pose_Model提取密码:s7qh. https://pan.baidu.com/s/1nvml9pB 3.量化代码下载Pytorch_Model_Quantization https://github.com/Laicheng0830/Pytorch_Model_Quantization 代码下载后如上图,把下载的MSCOC数据集选100张放在data目录,...
torch.quantization.QuantStub:观察模型层的输入和输出分布。 torch.quantization.Observer:收集模型层的统计信息。 torch.quantization.DeQuantStub:将定点结果转换回浮点数。 动态量化实战 以下是一个简单的 PyTorch 动态量化实战示例: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.quantization# 定义模型model = nn.Sequential...
量化节点插入:需要在网络的forward里面插入QuantStub与DeQuantSub两个节点。一个非常简单的参考示例,摘自torchvision.model.quantization.resnet.py。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classQuantizableResNet(ResNet):def__init__(self,*args,**kwargs):super(QuantizableResNet,self).__init_...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.quantization# 定义模型classQATNN(nn.Module):def__init__(self):super(QATNN,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(10,20)self.relu=nn.ReLU()self.fc2=nn.Linear(20,1)defforward(self,x):x=self.fc1(x)x=self.relu(x)x=self.f...
torch.quantization.quantize_dynamic函数是 PyTorch 提供的用于动态量化模型的主要 API。该函数可以将浮点模型转换为动态量化模型,从而显著降低模型大小和提高推理速度。 函数定义 torch.quantization.quantize_dynamic( model: torch.nn.Module, qconfig:Dict[Type[torch.nn.Module],Dict], ...
3 轻量化(Quantization) 3.1 方法一:模型的精度全部降级 3.2 方法二:部分NN组件精度降级 4.1.2 全局剪枝 4.1.3 剪枝相关的PyTorch函数 4.2 自定义剪枝 5 部署(Deploy) 5.1 部署的工具 5.1.1 Python API 5.1.2 TorchScript 5.1.2.1 tracing(大多数场景) ...
per_channel_quantized_model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm') 1. 2. 2.2 get_default_qconfig 获取默认量化配置 用于获取默认量化配置的函数。该函数返回一个 QConfig 对象,该对象包含了默认的激活和权重量化配置。qconfig 就是一个QConfig实例。
方式一:Post Training Dynamic Quantization(PTDQ), 模型训练完毕后的动态量化 动态量化函数 torch.quantization.quantize_dynamic( model, qconfig_spec=None, dtype=torch.qint8, mapping=None, inplace=False) 可实现对某些层进行量化,量化后的模型只能用于推理验证,不能用作训练。其中参数详解如下: ...
在PyTorch中,可以使用torch.quantization模块来进行模型的量化。具体步骤如下: 定义模型并加载预训练的模型参数。 import torch import torchvision.models as models model = models.resnet18(pretrained=True) model.eval() 复制代码 创建一个量化的模型。 import torch.quantization quantized_model = torch....
在PyTorch中进行模型的量化可以使用torch.quantization模块提供的功能。以下是一个简单的示例代码: import torch import torchvision from torch.quantization import QuantStub, DeQuantStub, quantize, prepare, convert # 定义一个示例模型 model = torchvision.models.resnet18() # 创建QuantStub和DeQuantStub对象 ...