961644660:Pytorch 量化(三) -- QAT (Quantization Aware Training) 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_f
# 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...
综上所述,PyTorch因其易用性、灵活性、丰富的功能以及强大的社区支持,在深度学习领域中备受欢迎。 1.3 Pytorch的主要使用场景 PyTorch的强大功能和灵活性使其在许多深度学习应用场景中都能够发挥重要作用。以下是PyTorch在各种应用中的一些典型用例: 1. 计算机视觉 在计算机视觉方面,PyTorch提供了许多预训练模型(如ResNe...
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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...
pytorch_quantization 非对称量化 非对称加密算法 1. 密钥交换算法(DH&ECDH) 1.1 DH 1.2 ECDH 2. 典型非对称加密算法 - RSA 3. 常用非对称加密算法 - ElGamal 密钥管理是对称加密算法系统不容忽视的问题,它成为安全系统中最为薄弱的环节。为了弥补这一弱势,非对称加密算法应运而生。