qconfig_dict = {"": torch.quantization.get_default_qconfig(backend)} # Prepare model_prepared = quantize_fx.prepare_fx(model_to_quantize, qconfig_dict) # Calibrate - Use representative (validation) data. with torch.no_grad(): for _ in range(10): x = torch.rand(1, 2, 28, 28) model...
当权重量化为 int8 时,激活会动态量化(每批次)为 int8。在 PyTorch 中,我们有torch.quantization.quantize_dynamic API,它将指定的模块替换为动态仅权重量化版本,并输出量化模型。 我们在Microsoft Research Paraphrase Corpus (MRPC)任务上展示了准确性和推理性能结果,该任务属于通用语言理解评估基准(GLUE)。MRPC(Do...
Quantization Aware Training 有一些比较少见的情形, post training无法提供足够的准确性,所以可以通过torch.quantization.FakeQuantize使用模拟量化(simulated quantization),将FP32通过数值的clamped 和rounded去仿真INT8. 1. Steps (1) ,(2) 和Post Training 静态量化一致。 2. 配置假的量化方法,比如conv+relu, conv...
官方地址:torch.quantization.quantize_dynamic() <1>顾名思义,就是在训练完成后进行量化。 <2>编译器中书写方法 Class torch.quantization.quantize_dynamic(model, qconfig_spec=None, dtype=torch.qint8, mapping=None, inplace=False) <3>将float型model转化为动态量化(仅weight)model。 <4>最简单的是将模...
原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 提示 为了充分利用本教程,我们建议使用这个Colab 版本。这将允许您尝试下面提供的信息。 作者:Zafar Takhirov 审阅者:Raghuraman Krishnamoorthi ...
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...
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...
model_fe = models.resnet18(pretrained=True, progress=True, quantize=True) num_ftrs = model_fe.fc.in_features 此时,您需要修改预训练模型。该模型在开头和结尾有量化/去量化块。但是,因为您只会使用特征提取器,所以去量化层必须移动到线性层(头部)的右侧。最简单的方法是将模型包装在nn.Sequential模块...
GPT Fast 的代码很短,然后它应用了torch.compile等比较先进的技术,也包括 int8/int4 weight only quantize 的实现。不过这里面存在几个明显的问题,这是我尝试将 GPT Fast 的 INT8/INT4 weight only quantize 代码移植到一个 DiT 模型时发现的。 首先,GPT Fast 会加载原始的 Bfloat16 权重,然后进行 int8/in...
原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/pruning_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 注意 点击这里下载完整的示例代码 作者:Michela Paganini 最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,生物神经网络已知使用高效的稀疏连接。通过识别优化的技术来通过减少模型中的参数数量来压缩模型是重要...