qconfig参数指示quantize_dynamic函数对模型中的所有nn.Linear模块进行动态量化,并将激活和权重量化为torch.qint8格式。 注意事项 在使用torch.quantization.quantize_dynamic函数时,需要注意以下几点: 动态量化可能会导致模型精度下降,需要根据具体情况权衡性能和精度。 动态量化目前还不支持所有模型类型和操作。 建议使用最新...
# create a quantized model instance model_int8 = torch.quantization.quantize_dynamic( model_fp32, # the original model {torch.nn.Linear}, # a set of layers to dynamically quantize dtype=torch.qint8) # the target dtype for quantized weights # run the model input_fp32 = torch.randn(4, ...
主要 API 包括: torch.quantization.quantize_dynamic:将模型转换为动态量化模型。 torch.quantization.QuantStub:观察模型层的输入和输出分布。 torch.quantization.Observer:收集模型层的统计信息。 torch.quantization.DeQuantStub:将定点结果转换回浮点数。 动态量化实战 以下是一个简单的 PyTorch 动态量化实战示例: impor...
dynamic quantization 是 3种方式中最简单的一个。 import torch.quantization quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic( model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8 ) 3.2.2 Post-training static quantization static_quant_model = LeNet5() # 定义代码是在哪个平台上运行 static_quant_model...
简称Dynamic Quantization(动态量化) Post就是训练完成后再量化模型的权重参数; Dynamic就是网络在前向推理的时候动态的量化 float32 类型的输入。 使用方法 Dynamic Quantization 使用下面的 API 来完成模型的量化: torch.quantization.quantize_dynamic(model, qconfig_spec=None, dtype=torch.qint8, mapping=None, in...
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
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...
model_quantized_dynamic = quantize_fx.convert_fx(model_prepared) 正如你所看到的,只需要通过模型传递一个示例输入来校准量化层,所以代码十分简单,看看我们的模型对比: print_model_size(model) print_model_size(model_quantized_dynamic) 可以看到的,减少了0.03 MB或者说模型变为了原来的75%,我们可以通过静态模式...
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...
1.torch.quantize_per_tensor()函数的scale和zero_point需要自己设定。 所谓动态是指这个函数torch.quantization.quantize_dynamic能自动选择最合适的scale和zero_point。 网络在前向推理的时候动态的量化float32类型的输入。 权重部分的量化是“静态”的,是提前就转换完毕的,而之所以叫做“动态”量化,就在于前向推理的...