不过目前TensorRT8也支持直接导入通过ONNX导出的QTA好的模型,使用上方便了不少,之后老潘会重点讲下。 NVIDIA自家也推出了针对Pytorch的量化工具(为什么没有TensorFlow,因为TF已经有挺好用的官方工具了),支持PTQ以及QTA,称为Pytorch Quantization,之后也会提到。 TVM TVM有自己的INT8量化操作,可以跑量化,我们也可以添加...
2、设置qconfig model_fp32.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm') 3、模型融合 model_fp32_fused = torch.quantization.fuse_modules(model_fp32, [['conv', 'relu']]) 4、量化模型准备 model_fp32_prepared = torch.quantization.prepare_qat(model_fp32_fused) 5、喂数据,进...
Pytorch支持多种量化方法,包括训练后量化(PTQ)和量化感知训练(QAT)。 训练后量化(PTQ):在模型训练完成后进行量化,不需要重新训练模型。这种方法简单快捷,但可能无法达到最佳的量化效果。 量化感知训练(QAT):在训练过程中模拟量化效果,以获得更好的量化模型。这种方法需要修改训练代码,并可能增加训练时间,但通常能获得...
4. 中部小结 将上面两种算法直接应用到各个网络上进行量化后(训练后量化PTQ)测试模型的精度结果如下: 红色部分即将上面两种量化算法应用到各个网络上做精度测试结果 5. 训练模拟量化 我们要在网络训练的过程中模型量化这个过程,然后网络分前向和反向两个阶段,前向阶段的量化就是第二节和第三节的内容。不过需要特别...
与传统的后训练量化(Post-Training Quantization, PTQ)相比,QAT通常能够提供更好的量化模型精度。 2. 在PyTorch中进行量化感知训练的基本步骤 在PyTorch中进行量化感知训练的基本步骤如下: 准备数据集和模型:加载数据集并定义要量化的模型。 插入量化模块:使用PyTorch的量化工具为模型插入伪量化模块,这些模块在训练过程中...
在深度学习的实际应用中,模型的大小和推理速度对性能至关重要。尤其是在资源受限的环境(如嵌入式设备和移动设备)中,如何在保持模型准确度的同时减少其存储需求和加速推理过程,成为了研究者和工程师的重大课题。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...
QAT量化是一种在训练过程中引入量化的方法,通过模拟量化操作对模型进行训练,使得模型在推理阶段能够以低精度(如INT8)进行计算。这种方法相比训练后量化(PTQ)能够更好地保持模型的精度,因为量化操作在训练过程中就被模型学习到了。 PyTorch QAT量化步骤 1. 准备环境 首先,确保你的环境中安装了PyTorch及其量化工具包。
静态量化，特别是Post-Training Static Quantization（PTQ），在量化过程中需要手动设置scale和zero_point。经过静态量化的模型无法进行训练，但解量化后仍可用于推理和计算。其优点在于减小了模型参数的内存占用。静态量化的流程包括fuse_model、设置qconfig、prepare、feeddata和convert等步骤。在网络forward过程中，需要插入...
训练后量化(PTQ)量化感知训练（QAT）对于PTQ来说，TensorRT用目标领域的样本数据训练模型，同时跟踪FP32精度下的权重激活，以校准FP32到INT8的映射，使FP32和INT8推理之间的信息损失最小。稀疏性 英伟达的安培架构在A100 GPU上引入了第三代张量核心，可以在网络权重中增加细粒度的稀疏性。因此，A100在提供最大吞吐量...
将上面两种算法直接应用到各个网络上进行量化后(训练后量化PTQ)测试模型的精度结果如下: 5. 训练模拟量化 我们要在网络训练的过程中模型量化这个过程,然后网络分前向和反向两个阶段,前向阶段的量化就是第二节和第三节的内容。不过需要特别注意的一点是对于缩放因子的计算,权重和激活值的计算方法现在不一样了。