文档级别:https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/299108528 量化入门概念 之前在:大模型部署:TFLite中的量化已经介绍了量化的基础概念,这里再突出几个关键概念: 量化主要是一种加速推理的技术,量化运算符仅支持前向传递。 PTQ和QAT PTQ就是训练好模型进行量化(有可...
方式一:Post Training Dynamic Quantization(PTDQ), 模型训练完毕后的动态量化 动态量化函数 torch.quantization.quantize_dynamic( model, qconfig_spec=None, dtype=torch.qint8, mapping=None, inplace=False) 可实现对某些层进行量化,量化后的模型只能用于推理验证,不能用作训练。其中参数详解如下: Model: 输入的...
得益于PyTorch FX Graph Quantization API的精简设计, 我们只需要很少的代码以及修改就可以实现量化, 激动!!!, 接下来我们一探FX Graph 量化背后的具体实现原理。 下面逐一分析FX Graph 量化的过程 PyTorch FX Graph量化——Step1. 量化方式的配置选择 这里是pytorch默认的PTQ量化配置, 'fbgemm' --- 这是一个矩...
按照量化阶段的不同,一般将量化分为 quantization aware training(QAT) 和 post-training quantization(PTQ)。QAT 需要在训练阶段就对量化误差进行建模,这种方法一般能够获得较低的精度损失。PTQ 直接对普通训练后的模型进行量化,过程简单,不需要在训练阶段考虑量化问题,因此,在实际的生产环境中对部署人员的要求也较低,...
量化主要分为离线量化:(Post Training Quantization,PTQ ) 和量化感知训练(Quantization Aware Training,QAT)。高通在 2019 年的一篇paper里,为生产量化模型定义了4 种等级:一般我们用的多的就是level2 和level3。 Level 1:无数据离线量 无需数据,不需要反向传播,一个API调用完成量化模型生产 ...
quanto 中尚未支持高级的训后量化算法，但该库足够通用，因此与大多数 PTQ 优化算法兼容，如 hqq、[AWQ](https:/ 展望未来，我们计划无缝集成这些最流行的算法。为 Quanto 作出贡献 我们非常欢迎大家对 quanto 作出贡献，尤其欢迎以下几类贡献:实现更多针对特定设备的 quanto 优化算子，支持更多的 PTQ 优化算法，...
基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化 PyTorch Quantization PyTorch Quantization是一种在机器学习中使用的技术,用于减少深度神经网络的大小和计算需求,使其更适合在内存和处理能力有限的设备上部署。 量化是一种将大量数值表示为较小的离散值的过程,这可以减少神经网络的内存和计算需求。PyTorch提供了各种量化方法,包括训...
在深度学习领域中，Pytorch量化工具主要针对模型参数进行转换，以提高推理效率。量化过程主要分为三种方式：Post Training Dynamic Quantization(PTDQ)，Post Training Static Quantization(PTSQ)和Quantization Aware Training(QAT)。PTDQ是在模型训练完成后的动态量化过程。此方法允许对特定层进行量化，但量化后...
1. 什么是PyTorch量化感知训练(Quantization-Aware Training, QAT)? PyTorch量化感知训练是一种在训练过程中对模型进行量化参数学习的方法,旨在提高量化模型的精度。与训练后量化(Post-Training Quantization, PTQ)不同,QAT在训练阶段就引入了量化噪声,使得模型能够在训练过程中学习到更适合量化的参数。
这两种方式都是支持直接量化操作的,但是GPU不支持,怎么支持GPU,Pytorch官方最新版文档说了,必须采用量化感知的训练方式训练模型,模型才支持GPU量化。 默认设置fbgemm # set the qconfig for PTQ qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm') ...