class lstm_for_demonstration(nn.Module): """Elementary Long Short Term Memory style model which simply wraps ``nn.LSTM`` Not to be used for anything other than demonstration. """ def __init__(self,in_dim,out_dim,depth): super(lstm_for_demonstration,self).__init__() self.lstm = nn...
此外，模型的性能和精度也与其权重范围密切相关。接下来，我们来看看CV和NLP模型的实际性能和精度数据。Resnet50与Mobilenet-v2之间的性能差异，可能源于两者在中间层所插入的quantize和dequantize操作的数量不同。10 量化结果概览 在模型进行量化后，推理速度的延迟（latency）从xxx显著降低至xxx，性能提升了xxx倍。然而，...
动态量化适用于 RNN 和 LSTM 等模型,这种方法不需要额外的训练步骤。 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)...
事实上,当 qconfig_spec 为 None 的时候,quantize_dynamic API 就会使用如下的默认值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 qconfig_spec={nn.Linear:default_dynamic_qconfig,nn.LSTM:default_dynamic_qconfig,nn.GRU:default_dynamic_qconfig,nn.LSTMCell:default_dynamic_qconfig,nn.RNNCell:default...
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进行转换: Linear LSTM LSTMCell RNNCell GRUCell 为啥呢?因为dynamic quantization只是把权重参数进行量化,而这些layer一般参数数量...
LSTM, } 部分算子源码分析 nnq.Quantize: convert时QuantStub替换为该算子 class Quantize(torch.nn.Module): def __init__(self, scale, zero_point, dtype, factory_kwargs=None): factory_kwargs = torch.nn.factory_kwargs(factory_kwargs) super().__init__() self.register_buffer('scale', torch...
code:https://github.com/Forggtensky/Quantize_Pytorch_Vgg16AndMobileNet 第一部分,对pytorch的3种量化方式进行梳理,参考文献:https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html 第二部分,我会附上采用后两张量化方式(Static and QAT)对VGG-16以及Mobilenet-V2网络的量化压缩。
quantized.quantize_dynamic中只有一行API调用。但是目前只支持线性层和递归(LSTM, GRU, RNN)层的动态量化。 优点: 可产生更高的精度,因为每个输入的裁剪范围被精确校准 对于LSTMs和transformers这样的模型,动态量化是首选。在这些模型中,从内存中写入或检索模型的权重占主导带宽 缺点: 在运行时对每一层的激活进行...
torch.quantization.quantize_dynamic():动态量化,用于减小模型大小和提高推理速度。 torch.quantization.QuantStub和DeQuantStub:量化和反量化操作。 torch.nn.utils.prune:提供多种剪枝技术,用于模型压缩和优化。 🏛️ 高级网络架构和组件: torch.nn.LSTMCell、GRUCell:LSTM和GRU的单元级实现。 torch.nn.Sequential...
是最简单的量化方式,这种量化方式比较适合加载内存操作比推理时间长的模型,典型的就是LSTM模型的推理,它量化的前后对比如下: 静态量化 就是大家熟知的PTO(Post Training Quantization),训练后量化方式,主要针对的是CNN网络,它量化前后对比如下: 可以看出动态量化主要针对的激活函数!