torch.ao.quantization.quantize_pt2e import ( prepare_qat_pt2e, convert_pt2e)from torch.ao.quantization.quantizer.xnnpack_quantizer import ( XNNPACKQuantizer, get_symmetric_quantization_config)class Tiny(nn.Module): def __init__(self): super().__init__(); self.fc=nn.Linear(8,4)...
通过上述步骤中得到四元组中的 min_val 和 max_val,再结合算法确定的 qmin, qmax 计算出 scale 和 zp,参考前文“Tensor的量化”小节,计算得到量化后的weight,这个量化过程有torch.quantize_per_tensor 和 torch.quantize_per_channel两种,默认是前者(因为qchema默认是torch.per_tensor_affine); 实例化 nnqd.Li...
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) (fc): DynamicQuantizedLinear(in_features=5400, out_features=1, dtype=torch.q...
1), bias=False) (fc): Linear(in_features=3, out_features=2, bias=False) (relu): ReLU() ) #quantize_dynamic 后 CivilNet( (conv): Conv2d(1, 1, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) (fc): DynamicQuantizedLinear(in_features=3, out_features=2, dtype=torch.qint8, ...
导出到ONNX的目标是通过TensorRT而不是ONNXRuntime部署推理。因此,只将伪量化模型导出为TensorRT将采用的形式。伪量化将被分解为一对QuantizeLinear/DequantizeLinean ONNX算子。TensorRT将获取该图,并在int8中以最优化的方式执行该图。 首先将TensorQuantizer的静态成员设置为使用Pytorch自己的伪量化函数: quant_nn.Tens...
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, ...
具体是提升了还是降低了，以及在精度降低时我们采取了哪些方法来调整恢复。性能提升不够理想的原因可能包括：（1）模型中存在某些无法量化的算子，导致在执行quantize和dequantize操作时受到限制，进而影响了性能的提升。（2）quantize算子及其相关量化算子、dequantize算子的实现质量也可能对性能产生负面影响。
(x)x=self.fc2(x)returnx# 实例化模型并显示原始大小model=SimpleNN()print("原始模型大小:",sum(p.numel()forpinmodel.parameters()))# 动态量化quantized_model=torch.quantization.quantize_dynamic(model,{nn.Linear},dtype=torch.qint8)print("量化模型大小:",sum(p.numel()forpinquantized_model....
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,...