在这个示例中,我们定义了一个简单的模型,并使用qconfig参数指定了量化配置。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...
# create a quantized model instance model_int8 = torch.quantization.quantize_dynamic( model_fp32, # the original model {torch.nn.Linear}, # a set of layers to dynamically quantize dtype=torch.qint8) # the target dtype for quantized weights # run the model input_fp32 = torch.randn(4, ...
qconfig_spec 赋值为一个 dict,key 为 submodule 的 name 或 type,value 为 QConfigDynamic 实例(其包含了特定的 Observer,比如 MinMaxObserver、MovingAverageMinMaxObserver、PerChannelMinMaxObserver、MovingAveragePerChannelMinMaxObserver、HistogramObserver)。 事实上,当 qconfig_spec 为 None 的时候,quantize_dynamic ...
model_fp32 = torch.load(xxx) model_fp32_quantize = copy.deepcopy(model_fp32) qconfig_dict = {"": torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')} model_fp32_quantize.eval() # prepare model_prepared = quantize_fx.prepare_fx(model_fp32_quantize, qconfig_dict) model_prepared.eval() 1...
1. torch.quantization.quantize_dynamic,这个函数可以将模型的权重和激活量化为8位整数,从而减小模型的内存占用和加速推理速度。它可以动态地量化模型,而不需要重新训练模型。 2. torch.quantization.quantize_static,这个函数可以将模型的权重和激活静态量化为8位整数,从而减小模型的内存占用和加速推理速度。与动态量化相...
(fc): DynamicQuantizedLinear(in_features=5400, out_features=1, dtype=torch.qint8, qscheme=torch.per_tensor_affine) ) 2、 量化模型预测 model_quantize(x) --- tensor([[0.1059]]) 3、验证误差 loss = nn.MSELoss() mse_list = []
在这一部分,我们将运用torch.quantization.quantize_dynamic()函数。 其入参为模型,想要quantize的submodules(如果出现的话),目标datatype,返回一个原模型的quantized版本(nn.Module类)。 # here is our floating point instancefloat_lstm = lstm_for_demonstration(model_dimension, model_dimension,lstm_depth)# thi...
Post Training Dynamic Quantization (训练后动态量化) 意思就是对训练后的模型权重执行动态量化,将浮点模型转换为动态量化模型,仅对模型权重进行量化,偏置不会量化。默认情况下,仅对 Linear 和 RNN 变体量化(因为这些layer的参数量很大,收益更高)。 torch.quantization.quantize_dynamic(model, qconfig_spec=None, dtyp...
model_quantized_dynamic = quantize_fx.convert_fx(model_prepared) 正如你所看到的,只需要通过模型传递一个示例输入来校准量化层,所以代码十分简单,看看我们的模型对比: print_model_size(model) print_model_size(model_quantized_dynamic) 可以看到的,减少了0.03 MB或者说模型变为了原来的75%,我们可以通过静态模式...
1.torch.quantize_per_tensor()函数的scale和zero_point需要自己设定。 所谓动态是指这个函数torch.quantization.quantize_dynamic能自动选择最合适的scale和zero_point。 网络在前向推理的时候动态的量化float32类型的输入。 权重部分的量化是“静态”的,是提前就转换完毕的,而之所以叫做“动态”量化,就在于前向推理的...