2,8),)exported = torch.export.export_for_training(Tiny(), ex_in).module()quantizer = XNNPACKQuantizer().set_global(get_symmetric_quantization_config())qat_mod = prepare_qat_pt2e(exported, quantizer)# Fine-tune the model ...int8_mod = convert_pt2e(qat_mod)torch.ao.quantization.move_...
() qat_quant = Int8DynActInt4WeightQATQuantizer() model = qat_quant.prepare(model).train() # ––– 简化微调过程 ––– optim = torch.optim.AdamW(model.parameters(), 1e-4) lossf = torch.nn.CrossEntropyLoss() for _ in range(100): ids = torch.randint(0,4096,(2,128)).cuda() ...
(1)`torch.quantize.Quantizer`:这是TorchQuantizer的基本类,用于量化神经网络。可以使用以下代码创建一个Quantizer实例: ```python q = torch.quantize.Quantizer( module=net, num_bits=8, quant_per_channel=True, channel_first=True, dtype=torch.qint8 ) ``` 其中,`module`表示需要量化的神经网络;`num_...
总结来说,整个过程会经历 Get Qconfig、Fusion、Prepare、Training、Convert 几个阶段。需要注意的是,在 Training loop 只能在 CPU 上进行,且 Quantizer 的量化尺度和量化零点是可根据统计信息来更新的。若不想更新量化尺度和量化零点,则可以: model_fp32_prepared.apply(torch.quantization.disable_observer) 1....
torch_quantizer的参数包括: 1. model:要量化的模型。 2. dummy_input:用于量化的模型的输入张量。这个参数是可选的,如果不指定,torch_quantizer会根据模型的输入形状自动生成一个随机输入。 3. config_dict:配置字典,用于指定量化的细节。该字典可以包含以下键值对: - `"input_shapes"`:一个字典,用于指定不同...
We alsofreeze the quantizer parameters(scale and zero-point) andfine tune the weights. 优化1:训练一定epoch后,冻结batch norm 优化2:训练一定epoch后,冻结量化参数,来微调权重 相关代码: qat_model = load_model(saved_model_dir + float_model_file) ...
描述符和量化器可以结合使用,用于对神经网络进行优化。例如,可以使用二进制描述符和定点量化器对神经网络进行优化,从而获得更快的推理速度和更小的存储空间。此外,还可以使用自适应量化器(Adaptive Quantizer)等方法,根据神经网络中不同层的特点,对不同的参数使用不同的描述符和量化器,以达到更好的优化效果。
在 PyTorch 中,有一个叫做 torch_quantizer 的参数,可以用来量化模型中的张量数据,提高模型的性能和效率。 torch_quantizer 参数是 PyTorch 中的一个关键参数,可以用来控制张量数据的量化。具体来说,它可以用来将模型中的张量数据转换为较低的位数,以减少模型的存储空间和计算复杂度。torch_quantizer 参数的取值范围是...
在这个示例中,我们定义了一个简单的 Int4Quantizer 类,用于将张量量化为 int4 格式。然后,我们创建了一个 QuantizedLinear 类,它继承自 nn.Linear 并在前向传播过程中使用 Int4Quantizer 对权重进行量化。最后,我们构建了一个包含量化层的示例模型 QuantizedModel。 请注意,这个示例中的 scale 和zero_point 参数是...
请改用 executorch.backends.xnnpack.quantizer.xnnpack_quantizer,不要再使用 torch.ao.quantization.quantizer.xnnpack_quantizer。该量化器最初在 PyTorch 中用于初期开发,但因其不属于核心量化流程,已移至 ExecuTorch。版本差异示例: • 2.6.0 版本:from torch._export import capture_pre_autograd_graphfrom torch...