PyTorch的早期版本中,可以使用torch.autograd.Variable类进行创建支持梯度计算和跟踪的张量,torch.autograd.Variable包含以下5个属性:data、grad、grad_fn、requires_grad、is_leaf。但目前来看,在较新的PyTorch版本一般直接使用 torch.Tensor,其在torch.autograd.Variable的基础上,又增加了dtype、shape、device三个属性。 V...
961644660:Pytorch 量化(一) -- 动态量化 一、定义原始模型 参见上一篇文章 二、量化模型 1、 模型融合 model_fuse=torch.quantization.fuse_modules(net_model,modules_to_fuse=[['conv','relu']],inplace=False)model_fuse---NetModule((conv):ConvReLU2d((0):Conv2d(3,6,kernel_size=(3,3),stride=(...
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# Prepare the model for static quantization. This inserts observers in # the model that will observe activation tensors during calibration. model_fp32_prepared = torch.quantization.prepare(model_fp32_fused) 5、获取数据的分布特点(喂数据,建议至少上百个可迭代数据) # calibrate the prepared model to...
量化精度:量化可能会导致模型精度的下降,因此在实际应用中需要权衡量化带来的性能提升和精度损失之间的关系。 量化方法:PyTorch提供了多种量化方法,如动态量化、静态量化和量化感知训练(Quantization Aware Training, QAT)。不同的量化方法适用于不同的场景。
只能说PyTorch的量化训练支持还是不太好。在现有的框架下，如果不使用Fake Quantization来进行训练，可能...