一个真正的量化图(如下图所示)由于低精度的张量和缺乏批量归一化层而难以优化;(2)小型硬件的有限硬件资源(内存和计算)不允许完全反向传播,其内存用量很容易超过微控制器的 SRAM 的限制(一个数量级以上),但如果只更新最后一层,最后的精度又难免差强人意。 为了应对优化的困难,我们提出了 Quantization-Aware Scaling...
from torch.quantization.quantize_fx import prepare_qat_fx,convert_fx import torch.quantization.observer as observer #将模型转换为QAT版本模型,其他训练过程与正常训练类似 def qat_version_model(model): qconfig_dict = { # Global Config "":torch.ao.quantization.get_default_qat_qconfig('qnnpack'), #...
import torchvision.models.quantization as models# You will need the number of filters in the `fc` for future use.# Here the size of each output sample is set to 2.# Alternatively, it can be generalized to nn.Linear(num_ftrs, len(class_names)).model_fe = models.resnet18(pretrained=Tr...
当前的实验特性包括:对训练后量化(post-training quantization)、动态量化(dynamic quantization)和量化感知训练(quantization-aware training)的支持。 它分别利用了 x86 和 ARM CPU 的 FBGEMM 和 QNNPACK 最新的量化内核后端,这些后端与 PyTorch 集成在一起,并且现在共享一个通用 API。 更多详细设计和架构信息:https:...
PyTorch 的早期版本允许在不同形状的张量上执行某些逐点函数,只要每个张量中的元素数量相等。然后通过将每个张量视为一维来执行逐点运算。 PyTorch 现在支持广播,并且“一维”逐点行为被视为已弃用,并且在张量不可广播但具有相同数量的元素的情况下将生成 Python 警告。 PyTorch 的早期版本允许在不同形状的tensor上执行...
https://pytorch.org/tutorials/advanced/dynamic_quantization_tutorial.html 命名张量 康奈尔大学的 Sasha Rush 认为,尽管张量在深度学习中无处不在,但传统的张量实现仍存在明显的缺陷,例如:暴露私有维度、基于绝对位置的 broadcasting 以及在文档中保留类型信息。他提议将命名张量作为替代方法。
我们需要包含 affine_grid 和 grid_sample 模块的最新版本的 PyTorch。 代码语言:javascript 复制 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.conv2_drop ...
# 新版本: PyTorch 1.3 添加 mobile, privacy, quantization 和 named tensors > 发布: 2019年10月10日 > > 原文: [PyTorch](https://pytorch.org/blog/pytorch-1-dot-3-adds-mobile-privacy-quantization-and-named-tensors/) > > 翻译: [ApacheCN](https://pytorch.apachecn.org/docs/LatestChanges...
基于https://github.com/666DZY666/model-compression/blob/master/quantization/WqAq/IAO/models/util_wqaq.py进行实验,这里实现了对称和非对称量化两种方案。需要注意的细节是,对于权值的量化需要分通道进行求取缩放因子,然后对于激活值的量化整体求一个缩放因子,这样效果最好(论文中提到)。
TensorFlow 2.0：首先我没有惹任何人……这个版本的主要feature就是torch.compile()的出现，通过编译的...