pytorch_quantization git安装 # 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 Quantizat...
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seqmodel_id = "openai/whisper-large-v3"quanto_config = QuantoConfig(weights="int8")model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="cuda", quantization_config=quanto_config)你可查阅此 ...
接着,使用了pytorch_quantization库中的fake_tensor_quant和tensor_quant函数对x进行了伪量化和量化操作,并使用f-string进行格式化输出。 在输出结果中,x表示原始随机张量,fake_quant_x表示伪量化后的张量,quant_x表示量化后的张量,scale表示用于反量化的缩放因子。 通过这段代码的运行结果,可以看到伪量化和量化后的张...
5. 模型转换:使用 torch.quantization.convert()函数对整个模型进行量化的转换。 这其中包括:它量化权重,计算并存储要在每个激活张量中使用的scale和zero_point,替换关键运算符的量化实现; 量化工具 torch.quantization:最基础的量化库,里面包含模型直接转换函数torch.quantization.quantize,量化训练函数torch.quantization.qu...
quantization_config= quantization_config ) 你只需在QuantoConfig中设置相应的参数即可将模型的权重/激活量化成int8、float8、int4或int2; 还可将激活量化成int8或float8。如若设成float8,你需要有一个支持float8精度的硬件,否则当执行 matmul (仅当量化权重时) 时,我们会默认将权重和激活都转成torch.float32或...
model_id="openai/whisper-large-v3"quanto_config=QuantoConfig(weights="int8")model=AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(model_id,torch_dtype=torch.float16,device_map="cuda",quantization_config=quanto_config) 你可查阅此 notebook,以详细了解如何在transformers中正确使用quanto!
量化(Quantization)是一种减少数据表示精度的技术,通常用于降低模型大小和计算复杂度,从而提高推理速度。在深度学习领域,量化通常应用于模型的权重和特征映射,将浮点数表示转换为低精度的整数表示。 NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库,提供了多维数组对象和一系列函数来操作这些数组。 PyTorch 是一个开源的机器学习库...
quantization_config= quantization_config ) 你只需在QuantoConfig中设置相应的参数即可将模型的权重/激活量化成int8、float8、int4或int2; 还可将激活量化成int8或float8。如若设成float8,你需要有一个支持float8精度的硬件,否则当执行 matmul (仅当量化权重时) 时,我们会默认将权重和激活都转成torch.float32或...
其实前身是TRtorch也叫作torch-TensorRT，我之前也写过篇关于这个的回答。这个库的主要功能是无缝将torch...
在PyTorch中实现量化感知训练(Quantization-Aware Training,QAT)需要使用PyTorch的量化库。以下是一个简单的QAT实例,展示了如何在PyTorch中实现QAT: 1.安装量化相关依赖: ```bash pip install torch torchvision pip install torch-quantization ``` 2.示例代码: ```python import torch import as nn import as tq ...