量化感知训练(QAT)允许在训练过程中模拟量化,因此模型得以在学习阶段考虑量化带来的影响。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.quantization# 定义模型classQATNN(nn.Module):def__init__(self):super(QATNN,self).__init__()
一些量化(quantization)技巧 对象:对权重量化,对特征图量化(神经元输出),对梯度量化(训练过程中) 过程:在inference网络前传,在训练过程(反传) 一步量化(仅对权重量化), 两步量化(对神经元与特征图量化,第一步先对feature map进行量化,第二步再对权重量化)。 32 ... 聚类 权值 权重 初始化 压缩率 pytorch_...
self.quant = torch.quantization.QuantStub() # 指定量化开始位置 self.conv = torch.nn.Conv2d(1, 1, 1) self.relu = torch.nn.ReLU() # DeQuantStub converts tensors from quantized to floating point self.dequant = torch.quantization.DeQuantStub() # 指定量化结束位置 def forward(self, x): ...
前向传播:【数据F32】-> 【量化UINT8】->【反量化F32】,将量化造成的误差代入到loss中 # 根据当前设备设置参数model_wraper.qconfig=torch.quantization.get_default_qconfig("fbgemm")display(model_wraper.qconfig)# 量化前的准备(设置hooks)model_quantize_prepared=torch.quantization.prepare_qat(model_wraper,...
参考资料 PyTorch Quantization官方安装指南 (注意:实际链接可能因版本更新而有所变化,请访问英伟达官网获取最新信息) Quantized PyTorch项目地址 (此链接为quantized.pytorch项目的参考,可能与pytorch_quantization不完全相同,但提供了关于模型量化的有用信息)
quantized model中的计算使用vectorized INT8 instructions执行。数据累积时一般使用INT16或INT32以防溢出。在下一层被量化、或为输出转化为FP32后,这个高精度值就会被scale回INT8。 Dynamic quantization调整参数的过程是相对自由的,这使它很适宜于被添加到production pipelines,作为部署LSTM模型的一个标准环节。
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pytorch-quantization-demo A simple network quantization demo using pytorch from scratch. This is the code for mytutorialabout network quantization written in Chinese. 也欢迎感兴趣的读者关注我的知乎专栏:大白话模型量化 Releases No releases published...
Feat: Implementation of the DeepSeek blockwise quantization for fp8 t… May 13, 2025 docs Micro-benchmark inference (#1759) Mar 18, 2025 examples Update ruff version to 0.11.6 (#2103) Apr 23, 2025 packaging Lint ao (#1521) Jan 9, 2025 scripts [BE] Remove hf_eval.py and add document...
参数量化(Parameter Quantization)是一种有效的模型压缩技术,通过减少模型参数的位宽(例如从32位浮点数减少到8位整数)来减少模型的存储空间和计算复杂度。量化技术在深度学习模型中广泛应用,尤其是在移动设备和嵌入式系统中,因为它可以显著减少模型的内存占用和计算开销。