模型后量化(Post-Training Quantization, PTQ)就是一种有效的解决方案,它可以在不重新训练的情况下,将已训练好的深度学习模型转化为低精度格式。 1.什么是模型后量化? 模型后量化是将训练好的神经网络模型的参数(如权重和激活值)从高精度(如浮点数)转换为低精度(如整数)的过程。这种方法主要有以下几个优点: (1...
1) 模型训练完毕后动态量化:post training dynamic quantization 2) 模型训练完毕后静态量化:post training static quantization 3) 模型训练中开启量化:quantization aware training (QAT) 关于post training dynamic/static quantization的方法,可以参考下面的博客 Pytorch模型量化_凌逆战的博客-CSDN博客blog.csdn.net/...
Post-training Static Quantization self.model.eval()checkpoint=torch.load(checkpoint_path,map_location=lambda storage,loc:storage)load_model_weight(self.model,checkpoint)self.model.qconfig=torch.quantization.get_default_qconfig(self.qconfig_name)fuse_module(self.model)torch.quantization.prepare(self.model,...
由于最近项目需要,研究和学习PyTorch PTQ和QAT 量化的使用。比较新的PyTorch版本目前推荐使用FX Graph Mode Quantization。 FX Graph 模式量化Demo演示使用 Post-Training-Quantization (PTQ) 静态量化的主要流程: PyTorch FX Graph模式进行量化的主要流程 step1 ~ step4: step1: 设置,选择量化方式 : 比如逐通道/layer...
PyTorch Quantization的量化模型可以直接导出到ONNX,并由TensorRT 8.0或者更高版本导入进行转换Engine。 1、量化函数 ensor_quant和fake_tensor_ quant是量化张量的2个基本函数: fake_tensor_quant 返回伪量化张量(浮点值)。 tensor_quant 返回量化后的张量(整数值)以及其对应的缩放值Scale。
3 INT7 Post-training Inference 相对于int8,int7可以有更好的加速效果。所以EasyQuant在实际端上推理阶段则采用权值和激活 int7 量化,中间 int16 累加器累加最多八次的方式,使得推理速度优于权值和激活 int8 量化,中间 int16 累加器只能累加两次(溢出)的方式,同时还可以比较好的保持量化后算法的精度。
就是大家熟知的PTO(Post Training Quantization),训练后量化方式,主要针对的是CNN网络,它量化前后对比如下: 可以看出动态量化主要针对的激活函数! 量化感知训练 量化感知训练方式得到的模型精度相比其它的方式要高,对比原来浮点数模型精度下降没有PTO方式的大。它量化前后对比如下: ...
在前面的文章中,笔者对Pytorch的“Post Training Static Quantization,PTSQ”进行了原理性的介绍。接下来,我们将以EDSR这个图像超分网络为例进行说明。 准备工作 在真正开始量化之前,我们需要准备好要进行量化的模型,本文以EDSR-baseline模型为基础进行。所以大家可以直接下载官方预训练模型,EDSR的Pytorch官方实现code连接如...
Post Training Static Quantization,模型训练完毕后的静态量化; QAT(Quantization Aware Training),模型训练中开启量化。 在开始这三部分之前,先介绍下最基础的 Tensor 的量化。 Tensor的量化 PyTorch 为了实现量化,首先就得需要具备能够表示量化数据的 Tensor,这就是从 PyTorch 1.1 之后引入的 Quantized Tensor。Quantized...
就是大家熟知的PTO(Post Training Quantization),训练后量化方式,主要针对的是CNN网络,它量化前后对比如下: 可以看出动态量化主要针对的激活函数! 量化感知训练 量化感知训练方式得到的模型精度相比其它的方式要高,对比原来浮点数模型精度下降没有PTO方式的大。它量化前后对比如下: ...