前向传播:【数据F32】-> 【量化UINT8】->【反量化F32】,将量化造成的误差代入到loss中 # 根据当前设备设置参数model_wraper.qconfig=torch.quantization.get_default_qconfig("fbgemm")display(model_wraper.qconfig)# 量化前的准备(设置hooks)model_quantize_prepared=torch.quantization.prepare_qat(model_wraper,...
步骤一:准备模型 首先,你需要有一个训练好的PyTorch模型。假设你已经有了一个模型model,接下来是准备模型以进行QAT。 import torch import torch.nn as nn import torch.quantization # 假设 model 是你的训练好的模型 model = YourModel() model.eval() # 准备模型进行量化 model.qconfig = torch.quantization....
训练时量化(Quantization-aware Training, QAT)是一种在模型训练过程中,通过模拟低精度量化效应来增强模型对量化操作的鲁棒性的技术。与后训练量化不同,QAT 允许模型在训练过程中考虑到量化引入的误差,从而在实际部署时使用低精度进行推理时能够维持更高的性能。 1. 假量化节点插入(Fake Quantization Nodes) 在训练...
工作原理： torch.quantization.prepare_qat 使用 FakeQuantize 模块递归包装每个合格层，默认的 FBGEMM qconfig 选择适合服务器/边缘 CPU 的每个张量权重观察器和每个通道激活观察器。2. FX Graph 模式量化 这是 PyTorch 中的自动量化工作流程，目前处于维护模式。它通过支持函数和自动化量化过程来增强 Eager Mode ...
"QAT": [2, 2] "模型压缩": [1, 2] "推理加速": [2, 1] "资源优化": [1, 1] 抓包方法 在实际操作时,我们需要抓取和分析模型的量化过程。具体方法如下: 工具选择: 使用PyTorch 内置的量化工具。 选择合适的库(如torch.quantization)。
1. PyTorch QAT量化的基本概念 PyTorch QAT(Quantization Aware Training,量化感知训练)是一种在训练过程中考虑量化误差的量化方法。与PTQ(Post Training Quantization,训练后量化)不同,QAT允许模型在训练阶段就感知到量化带来的误差,并通过反向传播优化这些误差,从而得到更高的量化精度。 2. PyTorch QAT量化的主要步骤 ...
PyTorch QAT(Quantization Aware Training)是 PyTorch 提供的一种模型量化技术,旨在通过模拟量化效应使深度学习模型在量化后保持较高的精度和效率。随着量化技术的重要性日益凸显,许多开发者开始迁移到支持 QAT 的版本或平台。以下是我整理的关于处理 PyTorch QAT 类型问题的过程。
PyTorch QAT量化实战:实现模型INT8量化的高效路径 引言 随着深度学习模型的广泛应用,模型的大小和计算复杂度成为制约其部署和应用的关键因素。为了降低模型的存储和计算需求,量化技术应运而生。PyTorch作为流行的深度学习框架,提供了强大的量化工具,特别是QAT(Quantization Aware Training)量化技术,能够在保持模型精度的同时...
QAT(Quantization Aware Training),模型训练中开启量化。 在开始这三部分之前,先介绍下最基础的 Tensor 的量化。 Tensor的量化 PyTorch 为了实现量化,首先就得需要具备能够表示量化数据的 Tensor,这就是从 PyTorch 1.1 之后引入的 Quantized Tensor。Quantized Tensor 可以存储 int8/uint8/int32 类型的数据,并携带有 ...
PyTorch提供了Quantization-Aware Training (QAT)工具,允许开发人员在训练期间对模型进行量化,并获得优化的量化结果。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,广泛应用于各种NLP任务。通过将BERT模型进行量化,我们可以进一步减小模型大小并加速推理,这对于部署在资源...