这是 PyTorch 中的自动量化工作流程，目前处于维护模式。它通过支持函数和自动化量化过程来增强 Eager Mode Quantization，不过用户可能需要重构模型以确保兼容性。一个主要的警告是，由于符号可追溯性的潜在问题，它可能无法适用于任意模型，这也导致了需要熟悉 torch.fx 。使用此功能的示例代码如下：Copyimport torch, ...
# PyTorch Quantization Git 的安装与使用在深度学习模型推理过程中,模型的性能和运行效率是至关重要的。为此,PyTorch提供了量化(Quantization)技术,帮助我们减小模型大小、加速推理速度,而PyTorch Quantization library是支持这种操作的一个重要工具。本文将详细介绍如何通过Git安装PyTorch Quantization,并给出相 代码示例 神经...
到PyTorch 1.5 的时候,QNNPACK 添加了对 dynamic quantization 的支持,也就为量化版的 LSTM 在手机平台上使用提供了支撑——也就是添加了对 PyTorch mobile 的 dynamic quantization 的支持;增加了量化版本的 sigmoid、leaky relu、batch_norm、BatchNorm2d、 Avgpool3d、quantized_hardtanh、quantized ELU activation、qu...
Post Training Dynamic Quantization:动态量化,推理过程中的量化,这种量化方式常见诸于NLP领域,在CV领域较少应用; Post Training Static Quantization:静态量化,训练后静态量化,这是CV领域应用非常多的一种量化方式; Quantization Aware Training:感知量化,边训练边量化,一种比静态量化更优的量化方式,但量化时间会更长,但...
深度学习的迅速发展使得大规模模型变得越来越流行以及它们的计算需求急剧增加。为了在边缘设备上有效运行,深度学习模型的推理速度和存储效率成为了研究的重点。PyTorch 量化(PyTorch Quantization)正是为了解决这个问题而设计的。 什么是量化? 量化是一个将模型中使用的浮点数值转换为低位数表示的过程,通过这一过程可以减少...
Quantization(量化)介绍 量化是指用于执行计算并以低于浮点精度的位宽存储张量的技术。量化模型对张量使用整数而不是浮点值执行部分或全部运算。这使得可以采用更紧凑的模型表示,并可以在许多硬件平台上使用高性能矢量化操作。与典型的FP32型号相比,PyTorch支持INT8量化,从而可将模型大小减少4倍,并将内存带宽要求减少4倍...
建议使用最新版本的 PyTorch 和 torchvision,以获得最佳性能和支持。 PyTorchtorch.quantization.QuantStub模块详解 torch.quantization.QuantStub模块是 PyTorch 提供的用于动态量化模型的观察模块。该模块可以观察模型层的输入和输出分布,并收集统计信息,为动态量化提供必要的数据支持。
计算过程中数据溢出的问题,使用INT16/INT32 model_quantize = torch.quantization.quantize_dynamic(net_model, qconfig_spec=None, dtype=torch.qint8, mapping=None, inplace=False) model_quantize --- NetModule( (conv): Conv2d(3, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) (relu): ReLU() (fla...
这通常涉及将模型定义为PyTorch模型对象,并使用PyTorch的优化器进行训练。 准备数据:为了进行动态量化,需要准备一些数据集以供模型进行推理。这可以是一组已经标记好的输入和输出数据,用于在训练和测试阶段测试模型的性能。 启用动态量化:在准备好模型和数据之后,可以使用PyTorch提供的torch.quantization模块启用动态量化。
1.7.0 documentationpytorch.org/docs/stable/quantization.html如果想要在GPU上操作，可以先使用torch...