一些量化(quantization)技巧 对象:对权重量化,对特征图量化(神经元输出),对梯度量化(训练过程中) 过程:在inference网络前传,在训练过程(反传) 一步量化(仅对权重量化), 两步量化(对神经元与特征图量化,第一步先对feature map进行量化,第二步再对权重量化)。 32 ... 聚类 权值 权重 初始化 压缩率 pytorch ...
pip install pytorch-quantization --extra-index-url https://pypi.ngc.nvidia.com 1. 要求:torch >= 1.9.1,Python >= 3.7, GCC >= 5.4 在博主之前学习的过程中,发现 pytorch 的版本和 pytorch_quantization 的版本如果不适配可能会导致一些问题。 目前博主的软件版本是:pytorch==2.0.1,pytorch_quantization=...
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、quantized Upsample3d...
torch版本为1.12，最新torch代码可能部分api接口不一样 fromtorch.quantization.quantize_fximportprepare_q...
目前，你需要使用最新版本的 accelerate 以确保完全兼容。acceleratehttps://github.com/huggingface/accelerate from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, QuantoConfigmodel_id = "facebook/opt-125m"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)quantization_config = QuantoConfig(weights="...
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8) 总之,PyTorch 1.0的特性和示例代码涵盖了动态图、TorchScript、C++前端、分布式训练、量化等多个方面,这些功能使得PyTorch更易于使用,并且可以帮助开发者更好地构建深度学习应用程序。
到了PyTorch 1.3，增加了移动端的处理，而且增加了对模型的量化功能（Quantization）的支持。综上所述，PyTorch从2016年发布以来，迭代非常迅速，经历了从0.1.0到1.3.0一共8个大版本的更新，同时在大版本之间各有一个小版本的更新。在保持快速更新的同时，PyTorch保持了API的稳定性，而且作为一个飞速迭代的深度...
Step2: 算子折叠 - 通过torch.quantization.fuse_modules()方法，将多个层合并为一个，减少FakeQuantize模块的使用，从而降低量化带来的性能损耗。Step3: 配置量化方案 - 在构建模型时，选择合适的backend（如fbgemm或qnnpack），并在适当位置插入伪量化节点，如通过prepare_qat()函数。Step4: 正常训练 - ...
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...
量化感知训练（Quantization Aware Training）是一种在模型中引入伪量化模块（fake_quant module）的方法，这些模块模拟了量化模型在推理过程中可能出现的舍入和钳位操作。这种方法旨在提升模型在训练过程中对量化效应的适应性，并最终获得更高精度的量化模型。在Pytorch中，从1.3版本开始就提供了支持量化感知...