No Data Follows Semver No Github Stars 11,574 Dependenciestotal 0 DependenciesOutdated 0 DependenciesDeprecated 0 Threat Modelling No Repo Audits No 75 Maintenance 100 Docs Learn how to distributepytorch-quantizationin your own privatePyPIregistry
由于pytorch-quantization可能依赖于英伟达提供的特定包,因此首先需要安装nvidia-pyindex,这是一个pip源,用于连接英伟达的服务器下载需要的包。 bash pip install nvidia-pyindex 如果上述命令安装失败,您可以尝试手动将nvidia-pyindex源添加到pip源中: bash pip config set global.index-url https://pypi.ngc.nvidia...
这个错误可能是由于您正在尝试从PyPI(Python Package Index)安装"pytorch-quantization"模块,而该模块实际上是托管在NVIDIA Python Package Index上的。因此,您需要先安装"nvidia-pyindex"模块,然后再安装"pytorch-quantization"模块。 您可以使用以下命令先安装"nvidia-pyindex"模块: pip install nvidia-pyindex 然后再使...
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=...
https://pytorch.org/tutorials/advanced/static_quantization_tutorial.htmlpytorch.org/tutorials/advanced/static_quantization_tutorial.html 二. 部署 1.路线1:PyTorch --> ONNX --> TensorRT(NVIDIA),适用于Nvidia GPU上的部署 ONNX简介:Open Neural Network Exchange (ONNX, 开放神经网络交换)格式,是一个...
We are planning to make all functions undertorch.ao.quantization.pt2e.graph_utilsprivate. This update marksget_control_flow_submodulesas a private API. If you have to or want to continue usingget_control_flow_submodules, please make a private call by using_get_control_flow_submodules. ...
If you don't have enough VRAM to quantize your entire model on GPU and you find CPU quantization to be too slow then you can use the device argument like so quantize_(model, Int8WeightOnlyConfig(), device="cuda") which will send and quantize each layer individually to your GPU. If yo...
quantization 提供模型量化的支持,通过减少模型的位宽来提高推理效率和减小模型大小。 utils 实用工具模块,提供各种辅助函数和类。tils是各种软件工程中常见的文件夹,其中包含了各类常用工具,其中比较关键的是data文件夹,tensorboard文件夹。 三、torchvision模块内容 类似的也可进入site-packages->torchvision查看torchvision源码...
├── quantization (量化) ├── utils (具体包括backcompat、bottleneck、data、ffi、hipify和tensorboard) third_party三方模块 谷歌、Facebook、NVIDIA、Intel等开源的第三方库,具体包含请见前文。 分层的视角看待: 1 第一层C10: 最核心的Tensor实现,手机端、服务端都用; ...
https://oneapi-src.github.io/oneDNN/dev_guide_understanding_memory_formats.html · PyTorch 中的实际量化 https://pytorch.org/blog/quantization-in-practice/ · 面向 PyTorch 的英特尔扩展文档 https://intel.github.io/intel-extension-for-pytorch/1.11/...