# and `Dynamic Quanitzation tutorial <https://pytorch.org/tutorials/advanced/dynamic_quantization_tutorial.html>`__. class lstm_for_demonstration(nn.Module): """Elementary Long Short Term Memory style model which simply wraps ``nn.LSTM`` Not to be used for anything other than demonstration. ...
# notice `quantize=False` model = models.resnet18(pretrained=True, progress=True, quantize=False) num_ftrs = model.fc.in_features # Step 1 model.train() model.fuse_model() # Step 2 model_ft = create_combined_model(model) model_ft[0].qconfig = torch.quantization.default_qat_qconfig #...
map_location=device)model.eval()input_names=['input']output_names=['output']x=torch.randn(1,3,224,224,device=device)#与实际输入数据的shape一致即可,取值没有影响,所以用了随机数torch.onnx.export(model,x,'name
linear_weight_fp32 # dynamically quantized model # linear and LSTM weights are in int8 previous_layer_fp32 -- linear_int8_w_fp32_inp -- activation_fp32 -- next_layer_fp32 / linear_weight_int8 https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/dynamic_quantization.html 训练后静态量化 相比较上...
PyTorch v1.3最终添加了对命名张量的支持,该功能使用户可以使用显式关联的名称访问张量尺寸,而无需记住尺寸编号。例如,到目前为止,在与计算机视觉相关的任务中,必须记住批处理的一般结构,如下所示-[N,C,H,W]。其中N是批处理大小,C是通道数,H和W分别是图像的高度和宽度。在对该批处理执行操作时,必须跟踪这种结...
我们在模型上调用torch.quantization.quantize_dynamic,对 HuggingFace BERT 模型应用动态量化。具体来说, 我们指定希望模型中的 torch.nn.Linear 模块被量化; 我们指定希望权重转换为量化的 int8 值。 quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)print(quant...
官方地址:https://pytorch.org/tutorials/advanced/static_quantization_tutorial.html <1>系统自动选择最合适的scale (标度)和 zero_point(零点位置),不需要自定义。但这是一种伪量化,量化后的模型权重仍然是32位浮点数,但大小和8位定点数权重的大小相同。伪量化后的模型可以进行训练。虽然是以32位浮点数进行的训...
torch.quantization.get_default_qconfig(backend)torch.backends.quantized.engine = backendquantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, qconfig_spec={torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)scripted_quantized_model = torch.jit.script(quantized_model)scripted_quantized_model.save("fbdeit_...
原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/flask_rest_api_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整的示例代码 作者:Avinash Sajjanshetty 在本教程中,我们将使用 Flask 部署 PyTorch 模型,并为模型推理暴露一个 REST API。特别是,我们将部署一个预训练的 DenseNet 121 模型来检测图像...
pretrained_model- 预训练的 MNIST 模型的路径,该模型是使用pytorch/examples/mnist训练的。为简单起见,可以在这里下载预训练模型。 use_cuda- 一个布尔标志,用于在需要时使用 CUDA。请注意,对于本教程,具有 CUDA 的 GPU 不是必需的,因为 CPU 不会花费太多时间。