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...
2 超参优化 3 轻量化(Quantization) 3.1 方法一:模型的精度全部降级 3.2 方法二:部分NN组件精度降级 4.1.2 全局剪枝 4.1.3 剪枝相关的PyTorch函数 4.2 自定义剪枝 5 部署(Deploy) 5.1 部署的工具 5.1.1 Python API 5.1.2 TorchScript 5.1.2.1 tracing(大多数场景) 5.1.2.2 scripting 5.1.2.2.1 转换代码 ...
量化感知训练Quantization aware training:以整数精度对模型进行训练 我们先从动态量化开始: import torch from torch.ao.quantization import ( get_default_qconfig_mapping, get_default_qat_qconfig_mapping, QConfigMapping, ) import torch.ao.quantization.quantize_fx as quantize_fx import copy # Load float mod...
一种是快速简单的fast DefaultQuantization,一种是更加精确的precise AccuracyAwareQuantization方法。 4.1 安装Post-Training Optimization工具 在使用openvino的量化工具前需要先配置下环境。 在～/intel/openvino/deployment_tools/open_model_zoo/tools/accuracy_checker目录下执行以下命令: python setup.py install 1. 在...
第一部分,对pytorch的3种量化方式进行梳理,参考文献:https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html 第二部分,我会附上采用后两张量化方式(Static and QAT)对VGG-16以及Mobilenet-V2网络的量化压缩。 Part1 Pytorch提供了三种量化模型的方法: dynamic quantization 动态量化(weights quantized with activations read...
静态量化 Static quantization:使权值和激活值为整数(训练后) 量化感知训练 Quantization aware training:以整数精度对模型进行训练 我们先从动态量化开始: import torch from torch.ao.quantization import ( get_default_qconfig_mapping, get_default_qat_qconfig_mapping, QConfigMapping, ) import torch.ao.quantizatio...
2. 动态量化 : torch.quantization.quantize_dynamic 系统自动选择最合适的scale (标度)和 zero_point(零点位置),不需要自定义。量化后的模型,可以推理运算,但不能训练(不能反向传播) 详细的解释,参考这篇博客:动态量化 3. 量化意识训练 系统自动选择最合适的scale (标度)和 zero_point(零点位置),不需要自定义...
self.dequant = torch.quantization.DeQuantStub defforward(self, x): x =self.quant(x) x =self.conv(x) x =self.bn(x) x =self.relu(x) x =self.dequant(x) returnx # create a model instance model_fp32 = M # model must be set to train mode for QAT logic to work ...
Eager Mode动态量化教程：https://github.com/Laicheng0830/Pytorch_Model_Quantization/blob/main/pose_estimation.pyPyTorch官方文档：https://pytorch.org/docs/0/quantization.html静态量化示例：https://github.com/pytorch/fx/blob/main/torch.fx/tests/test_quantization.py 接下来，我们将探讨Eager Mode与静态...