1.从已校准的表现最佳的 PTQ 模型开始 与其从未训练或随机初始化的模型开始感知量化训练,不如从已校准的 PTQ 模型开始,这样能为 QAT 提供更好的起点。特别是在低比特宽量化情况下,从头开始训练可能会非常困难,而使用表现良好的 PTQ 模型可以帮助确保更快的收敛和更好的整体性能。 2.微调时间为原始训练计划的 10...
一般所说的量化算法主要包括后量化 (PTQ) 和 量化感知训练 (QAT),对于工程部署来说,PTQ 往往会是首选,这是因为它的高效 (训练部署解耦)、简单,但是当部署要求提高的时候,比如要求量化误差更加小、比如要求要更低比特的量化时,那就要倾向推 QAT 了。 这里来说说什么是量化感知训练 以及 几种常用的量化感知训练算...
PTQ:Post-training Quantization,训练后量化,指浮点模型训练完成后,基于一些校准数据,直接通过工具自动进行模型量化的过程,相比 QAT,PTQ 更简单一些,这篇文章不介绍 PTQ。 QAT:Quantization aware training,量化感知训练,指浮点模型训练完成后,在模型中插入伪量化节点再进行量化训练的过程,大体过程如下图所示,相比 PTQ,Q...
量化Quantization是将模型参数从浮点转换为低比特宽度（如8位或4位）的固定点模型，以降低复杂性和大小，适用于边缘设备，同时保持性能。量化方法主要有PTQ和QAT两种。PTQ为训练后量化，直接在已训练模型上进行量化，无需额外的数据集或训练过程。量化过程涉及将权重映射到特定的整数区间，如[-128,127]，...
PTQ 有时可能比 QAT 略快,因为它试图量化模型中的所有层,这通常会导致更快的推断,而 QAT 仅量化用 QDQ 节点包裹的层。 有关TensorRT 如何使用 QDQ 节点的更多信息,请参阅 TensorRT 文档中的 使用 INT8 和 走向 INT8 推理:使用 TensorRT 部署量化感知训练网络的端到端工作流 GTC 会话。
PTQ可能非常有效,通常只需要访问一个小的校准数据集,但当应用于神经网络的低位量化(≤4位)时会受到影响。同时,量化感知训练(QAT)已成为事实上的标准方法,用于实现低比特量化,同时保持接近全精度的精度。通过模拟训练或微调期间的量化操作,网络可以适应量化噪声,并达到比PTQ更好的解决方案。
一文了解模型量化中的QAT和PTQ 技术标签:笔记深度学习 查看原文 深度学习论文: EasyQuant: Post-training Quantization via Scale Optimization及其PyTorch实现 来求解 3INT7 Post-trainingInference相对于int8,int7可以有更好的加速效果。所以EasyQuant在实际端上推理阶段则采用权值和激活int7量化,中间int16 累加器累加最...
PyTorch QAT(Quantization Aware Training,量化感知训练)是一种在训练过程中考虑量化误差的量化方法。与PTQ(Post Training Quantization,训练后量化)不同,QAT允许模型在训练阶段就感知到量化带来的误差,并通过反向传播优化这些误差,从而得到更高的量化精度。 2. PyTorch QAT量化的主要步骤 PyTorch QAT量化的主要步骤包括:...
1. PTQ with POT(post-training Optimization Tool) 不推荐- _ - 1.1 准备数据 获取yolov5原始的data之后,对于POT,需要再实现openvino.tools.pot.api里面的DataLoader类, 有两个必须要实现的方法__init__and__gtitem__. from openvino.tools.pot.api import DataLoader ...
训练后量化 Post Training Quantization (PTQ)[1] PTQ的步骤 从预训练模型开始,并使用量化数据集对其进行量化 量化数据用来对模型进行量化,其可以是训练数据集的子集 量化过程:计算权重和激活值的动态范围(Gather layer statistics),用于确定量化参数(q-parms) ...