首先,我们需要确保已经安装了onnxruntime库,并且能够正确导入quantize_dynamic函数。根据你提供的代码片段,我们需要从onnxruntime.quantization.quantize模块中导入quantize_dynamic函数。 python from onnxruntime.quantization.quantize import quantize_dynamic 准备需要量化的模型和数据: 在进行量化之前,我们需要有一个已经...
它不仅支持常见的数据类型,如float32和int64,还为高效推理提供了诸如int8这样的低精度数据类型,适用于模型量化。这种广泛的数据类型支持,让开发者在模型优化过程中可以更灵活地选择权衡点。 比如,当一个模型需要部署在资源受限的设备上时,可以将模型中的float32权重转换为int8,从而降低存储需求和计算量。在ONNX中,通...
from msmodelslim.onnx.post_training_quant import QuantConfig, run_quantize def custom_read_data(): calib_data = [] # TODO 读取数据集,进行数据预处理,将数据存入calib_data return calib_data calib_data = custom_read_data() quant_config = QuantConfig(calib_data=calib_data, amp_num=5)...
from typing import Iterable import torch from torch.utils.data import DataLoader from ppq import BaseGraph, QuantizationSettingFactory, TargetPlatform from ppq.api import export_ppq_graph, quantize_onnx_model BATCHSIZE = 32 INPUT_SHAPE = [3, 224, 224] DEVICE = 'cuda' # only cuda is fully ...
执行quantize_torch_model.py后,pytorch模型export出的onnx模型并不是QNN模型,虽然export导出了一份json文件和onnx模型,但是有没有办法获得一个QNN量化后的int8模型(体积比原fp32模型小的)? 你platform那边选QNN平台,然后直接用SNPE_convert_dlc那个工具可以读取你的json和onnx模型转成dlc,QNN 可以用 ...
onnx_path = '/docker_mount/latest.onnx' m = onnx.load(onnx_path) m = ktc.onnx_optimizer.onnx2onnx_flow(m) onnx.save(m,'latest.opt.onnx') # npu (only) performance simulation km = ktc.ModelConfig(32769, "0001", "630", onnx_model=m) ...
I have been trying to quantize YOLOX from float32 to int8. After that, I want that onnx output to be converted into TensorRT engine. Quantization process seems OK, however I get several different exceptions while trying…
文件名,用于存储融合后模型的onnx格式。 数据类型:string record_file 输入 量化因子记录文件路径及名称。 数据类型:string model 输入 待量化的模型,已加载权重。 数据类型:torch.nn.module input_data 输入 模型的输入数据。一个torch.tensor会被等价为tuple(torch.tensor)。 数据...
具体来说，当您尝试将quantize=true作为参数传递给export_onnx()函数时，出现了TypeError错误。
Quantization bug occurs when running both code snippets in ONNXRuntime README. Example - Quantize an ONNX Model: import onnx from quantize import quantize, QuantizationMode # Load the onnx model model = onnx.load('path/to/the/model.onnx') # Quantize quantized_model = quantize(model, qua...