THPLongStorage_postInit(module); THPIntStorage_postInit(module); THPShortStorage_postInit(module); THPCharStorage_postInit(module); THPByteStorage_postInit(module); THPBoolStorage_postInit(module); //定义在THPStorage_(postInit)函数中,因为THPStorage_会被宏替换THPDoubleStorage_ \ //THPFloatStorage...
qconfig_dict)post_training_quantize(model_prepared,train_loader)# 这一步是做后训练量化model_int8=...
res = model_int8(input_fp32) 方式二:Post Training Static Quantization(PTSQ), 模型训练完毕后的静态量化 实现步骤: import torch 1、定义一个网络模型并进入验证模式 # define a floating point model where some layers could be statically quantized class M(torch.nn.Module): def __init__(self): s...
self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3) self.fc1 = nn.Linear(64*6*6, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 2) # 假设有2个类别 def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = F.max...
(see documentation) config.enable_amax_init = False config.enable_pre_and_post_forward = False # model configuration controls: fp8_type = True # toggle to change floating-point precision compile_model = True # toggle to enable model compilation batch_size = 32 if fp8_type else 16 # ...
(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, width_mult=1.0, inverted_residual_setting=None, round_nearest=8): """ MobileNet V2 main class Args: num_classes (int): Number of classes width_mult (float): Width multiplier - adjusts number of channels in each layer by this amount...
该类继承自torch.utils.data.Dataset类,并包含以下方法:init:加载数据文件(假定是CSV格式),将数据分为特征(x_data)和标签(y_data),并存储数据集的长度(len)。getitem:用于获取数据集中特定索引位置的样本。len:返回数据集的总长度。 ●创建数据集实例dataset,并使用DataLoader创建数据加载器train_loader。数据加载器...
def __init__(self, d_in, d_out, n_heads, bias=False): """ 描述:实现基于flex_attention的多头自注意力机制的PyTorch模块 参数: d_in: int, 输入张量维度 d_out: int, 输出张量维度 n_heads: int, 注意力头数 bias: bool, 是否在query、key和value计算中使用偏置项 ...
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...
Post-training static quantization: 使用场景:内存带宽导致激活函数计算成为吞吐量瓶颈时使用; 通常用在 CNN 网络; 特点是: 训练时,将激活函数的计算并行; 推理时,会自主判断哪些激活函数可以被轻量化; quantization-aware training (QAT): 使用场景:当 Post-training static quantization 没有效果时使用; 特注提醒:...