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。
# 加载或定义模型 model.eval() # 切换到评估模式 # 动态量化示例 quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic( model, # 要量化的模型 {torch.nn.Linear}, # 需要量化的层类型 dtype=torch.qint8 # 目标数据类型 ) # 进行推理 output = quantized_model(input_data) (2) 静态量化示例 对于...
Static quantizationquantizes the weights and activations of the model. It fuses activations into preceding layers where possible. Itrequires calibration with a representative dataset to determine optimal quantization parameters for activations. Post Training Quantization is typically used whenboth m...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DEFAULT_STATIC_QUANT_MODULE_MAPPINGS = { QuantStub: nnq.Quantize, DeQuantStub: nnq.DeQuantize, nn.BatchNorm2d: nnq.BatchNorm2d, nn.BatchNorm3d: nnq.BatchNorm3d, nn.Conv1d: nnq.Conv1d, nn.Conv2d: nnq.Conv2d, nn.Conv3d: nnq.Conv...
model_quantized_static = quantize_fx.convert_fx(model_prepared) 量化后的model_quantized_static看起来像这样: 现在可以更清楚地看到,将Conv2d和Relu层融合并替换为相应的量子化对应层,并对其进行校准。可以将这些模型与最初的模型进行比较: print_model_size(model) ...
print_model_size(model_quantized_static) 量子化后的模型比原来的模型小3倍,这对于大模型来说非常重要 现在让我们看看如何在量化的情况下训练模型,量化感知的训练就需要在训练的时候加入量化的操作,代码如下: model_to_quantize = mAlexNet(num_classes= 10).to(device) ...
prepared_model = prepare_fx(model_to_quantize, qconfig_dict) print("开始校准") calibrate(prepared_model, data_loader) # 这是输入一批有代表性的数据来校准 print("校准完毕") quantized_model = convert_fx(prepared_model) # 转换returnquantized_model ...
print_model_size(model) print_model_size(model_quantized_dynamic) print_model_size(model_quantized_static) 量子化后的模型比原来的模型小3倍,这对于大模型来说非常重要 现在让我们看看如何在量化的情况下训练模型,量化感知的训练就需要在训练的时候加入量化的操作,代码如下: model_to_quantize = mAlexNet(num...
model_quantized = quantize_fx.convert_fx(model_prepared) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. Post-Training Static Quantization (PTQ)预训练后静态量化 PTQ也是预量化模型权重,但不是实时校准激活,而是使用验证数据预校准和固定(...
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...