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 ...
动态量化能够量化模型的权值，并在运行时将激活函数转化为int8类型，从而提升效率。然而，对于conv2d这类卷积操作，目前可能面临技术挑战或优化不足的问题。量化的实施需深入考虑算子的独特性质和计算逻辑。卷积操作在处理图像等数据时遵循特定的计算模式和数据存取路径，这与被支持算子的情况有所不同。因此，为conv2d找...
1. 2. 3. 4. 兼容性处理和运行时差异 在不同版本的PyTorch中,类及其依赖关系可能会发生显著变化,以下是一个类图示例,展示了量化层与其他层的关系变化: QuantizedConv2d+forward(input)+quantize()Conv2d+forward(input) 运行时差异 在不同版本中,量化卷积层的推理时间和内存使用差异可能会很大,需注意在运行期间...
计算过程中数据溢出的问题,使用INT16/INT32 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() (fla...
量化工作流 大家可以 pip 安装 quanto 包。pip install quanto quanto 没有对动态和静态量化进行明确区分。因为静态量化可以首先对模型进行动态量化，随后再将权重 冻结 为静态值的方式来完成。典型的量化工作流包括以下步骤:1. 量化 将标准浮点模型转换为动态量化模型。quantize(model, weights=quanto.qint8, ...
PyTorch 1.1 的时候开始添加 torch.qint8 dtype、torch.quantize_linear 转换函数来开始对量化提供有限的实验性支持。PyTorch 1.3 开始正式支持量化,在可量化的 Tensor 之外,PyTorch 开始支持 CNN 中最常见的 operator 的量化操作,包括: 1. Tensor 上的函数: view, clone, resize, slice, add, multiply, cat, ...
quantize(model,weights=quanto.qint8,activations=quanto.qint8) 此时,我们会对模型的浮点权重进行动态量化以用于后续推理。 2. 校准 (如果上一步未量化激活,则可选) 支持校准模式。在校准过程中,我们会给量化模型传一些代表性样本,并在此过程中记录各算子激活的统计信息 (如取值范围)。
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,...
该过程本质上就是用量化OP替换模型中的费量化OP,比如用nnq.Conv2d替换nn.Conv2d, nnq.ConvReLU2d替换nni.ConvReLU2d(注:这是Conv与ReLU的合并)。之前的量化op以及对应的被替换op列表如下: DEFAULT_STATIC_QUANT_MODULE_MAPPINGS = { QuantStub: nnq.Quantize, ...
对于一个默认行为下的quantize_dynamic调用,你的模型会经历什么变化呢?Gemfield使用一个小网络来演示下: class CivilNet(nn.Module): def __init__(self): super(CivilNet, self).__init__() gemfieldin = 1 gemfieldout = 1 self.conv = nn.Conv2d(gemfieldin, gemfieldout, kernel_size=1, stride=1,...