importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.quantization# 定义一个简单的神经网络classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(10,20)self.relu=nn.ReLU()self.fc2=nn.Linear(20,1)defforward(self,x):x=self.fc1(x)x=self.relu(x)x=self.fc2(x...
qconfig参数指示quantize_dynamic函数对模型中的所有nn.Linear模块进行动态量化,并将激活和权重量化为torch.qint8格式。 注意事项 在使用torch.quantization.quantize_dynamic函数时,需要注意以下几点: 动态量化可能会导致模型精度下降,需要根据具体情况权衡性能和精度。 动态量化目前还不支持所有模型类型和操作。 建议使用最新...
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 ...
torch.quantization.quantize_dynamic(model,qconfig_spec=None,dtype=torch.qint8,mapping=None,inplace=False) quantize_dynamic 这个 API 把一个 float model 转换为 dynamic quantized model,也就是只有权重被量化的 model,dtype 参数可以取值 float16 或者 qint8。当对整个模型进行转换时,默认只对以下的 op 进...
Quantize, DeQuantStub: nnq.DeQuantize, nn.BatchNorm2d: nnq.BatchNorm2d, nn.BatchNorm3d: nnq.BatchNorm3d, nn.Conv1d: nnq.Conv1d, nn.Conv2d: nnq.Conv2d, nn.Conv3d: nnq.Conv3d, nn.ConvTranspose1d: nnq.ConvTranspose1d, nn.ConvTranspose2d: nnq.ConvTranspose2d, nn.ELU: nnq.ELU,...
torch.quantization.FakeQuantize: 实现伪量化和反量化,模拟量化的效果而不改变底层数据类型。 创建自定义的QConfig: from torch.quantization import QConfig, default_observer, default_per_channel_weight_observer custom_qconfig = QConfig( activation=default_observer.with_args(dtype=torch.qint8), weight=default...
这里模型的权重是预先量化的。在推理过程中,激活被实时量化(“动态”)。这是所有方法中最简单的一种,它在torch. quantized .quantize_dynamic中只有一行API调用。目前只支持线性和递归(LSTM, GRU, RNN)层进行动态量化。 优点: 可产生更高的精度,因为剪切范围精确校准每个输入 ...
torch.quantize_per_tensor()是按照tensor来进行转化的,每个tensor中所有数据进行一样的操作 torch.quantize_per_channel()是对每个channel都有一组对应的缩放和零点,对每个channel进行不同的变化。 torch.quantize_per_tensor()官方例子: >>>torch.quantize_per_tensor(torch.tensor([-1.0,0.0,1.0,2.0]),0.1,10...
model_quantize = torch.quantization.quantize_dynamic(net_model, qconfig_spec=None, dtype=torch.qint8, mapping=None, inplace=False) model_quantize --- NetModule( (conv): Conv2d(3, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) (relu): ReLU() (flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-...
(1)`torch.quantize.Quantizer`:这是TorchQuantizer的基本类,用于量化神经网络。可以使用以下代码创建一个Quantizer实例: ```python q = torch.quantize.Quantizer( module=net, num_bits=8, quant_per_channel=True, channel_first=True, dtype=torch.qint8 ) ``` 其中,`module`表示需要量化的神经网络;`num_...