把一个标准的 float Tensor 转换为量化 Tensor 的步骤如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>x=torch.rand(2,3,dtype=torch.float32)>>>xtensor([[0.6839,0.4741,0.7451],[0.9301,0.1742,0.6835]])>>>xq=torch.quantize_per_tensor(x,scale=0.5,zero_point=8,dtype=torch.quint8...
x= torch.randn(2, 2, dtype=torch.float32)#tensor([[ 0.9872, -1.6833],#[-0.9345, 0.6531]])#公式1(量化):xq = round(x / scale + zero_point)#使用给定的scale和 zero_point 来把一个float tensor转化为 quantized tensorxq = torch.quantize_per_tensor(x, scale=0.5, zero_point=8, dtype=...
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.Linear,然后使用qline...
目前Pytorch中的tensor支持int8/uint8/int32等类型的数据,并同时scale、zero_point、quantization_scheme等量化信息。这里,我们给出一个tensor量化的简单示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x=torch.rand(3,3)print(x)x=torch.quantize_per_tensor(x,scale=0.2,zero_point=3,dtype=torch....
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, activations=quanto....
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, ...
# tensor([0.9817, 0.8796, 0.9921, 0.4611, 0.0832, 0.1784, 0.3674, 0.5676, 0.3376, 0.2119]) torch.manual_seed(12345) x = torch.rand(10) # quantize tensor x. quant_x will be # tensor([126., 113., 127., 59., 11., 23., 47., 73., 43., 27.]) ...
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.qint8, qscheme=torch.per_tensor_aff...
1. 静态量化 :torch.quantize_per_tensor scale (标度)和 zero_point(零点位置)需要自定义。量化后的模型,不能训练(不能反向传播),也不能推理,需要解量化后,才能进行运算 详细的解释,参考这篇博客:静态量化 2. 动态量化 : torch.quantization.quantize_dynamic ...
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)。