首先来个免责声明:本文所有策略均不构成投资建议!这次我们来回测一下一个实盘策略看看。这是我自己的实盘策略，执行了一年半了:每个月定投三次，每次1000元。定投标的有两个:300ETF(510300)和纳指ETF(513100)。资金平分。我从去年2月开始实盘执行该策略。实盘之前并没有执行很完善的回测，只是下载了两个etf的历史数据，然后计算了二者的相关系数，发现二者相关性很低。想着可以互相对冲。这
背景 近年来随着边缘计算和物联网的兴起与发展，许多移动终端(比如手机)成为了深度学习应用的承载平台，甚至出现了各式各样专用的神经网络计算芯片。由于这些设备往往对计算资源和能耗有较大限制，因此在高性能服务器上训练得到的神经网络模型需要进行裁剪以缩小内存占用、提升计算速度后，才能较好地在这些平台上运行。
一种最直观的裁剪方式就是用更少位数的数值类型来存储网络参数，比如常见的做法是
pytorch框架下参数渐进量化的实现将pytorch框架下的参数量化为特定形式，会产生一定的误差，这篇博客以MINIST数据集，LSTM量化为例，主要写了量化的详细流程，并附上完整程序。 文章目录pytorch框架下参数渐进量化的实现一、量化原理二、自定义RNN框架三、MNIST数据集和建模，初始化四、量化函数介绍五、量化权重矩阵总结示例工程代码： 一、量化原理本博客介绍的量化方式，可以将参数量
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2023-09-21 06:43:27
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参考中文官方,详情参考：PyTorch 如何自定义 Module1.自定义Module Module 是 pytorch 组织神经网络的基本方式。Module 包含了模型的参数以及计算逻辑。Function 承载了实际的功能，定义了前向和后向的计算逻辑。 下面以最简单的 MLP 网络结构为例，介绍下如何实现自定义网络结构。完整代码可以参见repo。1.1 FunctionFunction 是 py
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2024-07-29 23:24:25
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通常我们训练出的模型都比较大，将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩（model compression）可以将大模型压缩成小模型，压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法：网络裁剪（network pruning）、知识蒸馏（knowledge distillation）、参数量化（parameter quantizatio
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2023-10-29 20:59:30
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pytorch模型量化
原创
2023-05-18 17:18:53
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# PyTorch模型量化实现指南
## 引言
PyTorch模型量化是一种优化模型的方法，通过减少模型的存储空间和计算量，提高模型的推理速度。对于刚入行的开发者来说，了解和掌握PyTorch模型量化的方法非常重要。本文将介绍PyTorch模型量化的流程和每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
下面是PyTorch模型量化的整体流程，通过表格形式展示：
| 步骤
原创
2023-08-31 11:05:36
403阅读
# 模型量化与 PyTorch
## 引言
在深度学习领域，模型的复杂性和计算资源的消耗往往成为了制约模型应用的瓶颈。为了解决这一问题，模型量化作为一种有效的技术手段应运而生。通过减少模型中浮点数的位数，模型量化能够显著降低模型的存储需求和计算开销，从而提高推理的速度和效率。本文将重点介绍模型量化的概念及其在PyTorch中的实现，并通过相关代码示例和图表进行解释。
## 什么是模型量化？
(实验性）在 PyTorch 中使用 Eager 模式进行静态量化本教程介绍了如何进行训练后的静态量化，并说明了两种更先进的技术-每通道量化和量化感知训练-可以进一步提高模型的准确性。 请注意，目前仅支持 CPU 量化，因此在本教程中我们将不使用 GPU / CUDA。在本教程结束时，您将看到 PyTorch 中的量化如何导致模型大小显着减小同时提高速度。 此外，您将在此处看到如何轻松应用中显示的
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2024-07-30 13:53:32
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什么是量化？量化是指用于执行计算并以低于浮点精度的位宽存储张量的技术。 量化模型对张量使用整数而不是浮点值执行部分或全部运算。 这允许更紧凑的模型表示，并在许多硬件平台上使用高性能矢量化操作。与典型的 FP32 型号相比，PyTorch 支持 INT8 量化，从而可将模型大小减少 4 倍，并将内存带宽要求减少 4 倍。 与 FP32 计算相比，对 INT8 计算的硬件支持通常快 2 到
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2023-08-14 12:56:20
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文章目录量化原理函数映射量化参数校准仿射和对称量子化方案后端引擎QConfig 翻译来源https://pytorch.org/blog/quantization-in-practice/量化是一种廉价而简单的方法，可以使深度神经网络模型运行得更快，并具有更低的内存需求。PyTorch提供了几种量化模型的不同方法。在这篇博客文章中，我们将(快速)为深度学习中的量化奠定基础，然后看看每种技术在实践
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2023-09-09 07:26:11
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前言想要读取动态量化后模型的int8分布，但是发现模型内部已经是float，很诧异。。pytorch量化简介在深度学习中，量化指的是使用更少的 bit 来存储原本以浮点数存储的 tensor，以及使用更少的 bit 来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点：更少的模型体积，接近 4 倍的减少；可以更快的计算，由于更少的内存访问和更快的 int8 计算，可以快 2~4 倍。一个量化后
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2023-09-04 10:16:49
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1, 如何进行模型量化？ 按照量化阶段的不同，一般将量化分为 quantization aware training(QAT) 和 post-training quantization(PTQ)。QAT 需要在训练阶段就对量化误差进行建模，这种方法一般能够获得较低的精度损失。PTQ 直接对普通训练后的模型进行量化，过程简单，不需要在训练阶段考虑量化问题，因此，在实际的生产环境
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2023-09-04 10:17:15
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https://pytorch.org/blog/quantization-in-practice/量化是一种廉价而简单的方法，可以使深度神经网络模型运行得更快，并具有更低的内存需求。PyTorch提供了几种量化模型的不同方法。在这篇博客文章中，我们将(快速)为深度学习中的量化奠定基础，然后看看每种技术在实践中是怎样的。最后，我们将以文献中关于在工作流程中使用量化的建议作为结束。量化原理如果有人问
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2023-10-28 08:04:48
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第24个方法torch.quantize_per_tensor(input, scale, zero_point, dtype) → Tensor
torch.quantize_per_channel(input, scales, zero_points, axis, dtype) → Tensor以上两个方法是将将浮点张量转换为具有给定比例和零点的量化张量。Quantization（量化）介
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2023-10-18 22:37:06
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模型量化（基于pytorch）1、量化简介1.1、量化介绍1.2、量化方法1.2.1、训练后动态量化（Post Training Dynamic Quantization）1.2.2、训练后静态量化（Post Training Static Quantization）1.2.3、量化意识训练2、总结与注意事项 1、量化简介1.1、量化介绍基于pytorch的量化官方地址https://pytor
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2023-08-01 15:47:45
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# 使用 PyTorch 进行分类模型量化的指南
在深度学习的应用中，模型的部署和运行时性能是一个重要的考虑因素。量化是一种通过将模型中的权重和激活从浮点数转换为整数来加速推理和减少模型大小的技术。本文将教你如何使用 PyTorch 实现分类模型的量化，适合刚入行的小白。我们将分步骤进行分析，并通过代码示例进行详细说明。
## 流程概述
在进行模型量化之前，我们需要明确步骤。以下是实现 Py
项目地址（GitHub）：https://github.com/Ranking666/Yolov5-Processing
~~~欢迎各位交流、star、fork、issues~~~项目介绍： 本仓库是基于官方yolov5源码的基础上，进行的改进。 目前支持更换yolov5的back
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2024-09-24 10:37:11
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# PyTorch模型迭代量化简介
在深度学习的应用中，随着模型规模的逐渐增大，模型的体积和计算消耗也日益成为性能优化的重要目标。而**量化**是一种有效降低模型大小和提高推理速度的技术。量化技术通过减少模型权重和激活值的表示位数，从而减少存储占用和加速计算。本篇文章将重点介绍PyTorch中的**模型迭代量化**，并提供示例代码以帮助理解。
## 量化概述
通常，模型中的参数（如权重和偏置
原创
2024-09-26 03:21:38
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# PyTorch量化BERT模型的介绍与实现
## 引言
近年来，随着深度学习的快速发展，基于变换器（Transformer）架构的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著效果。然而，BERT模型的庞大参数量和高计算需求使其在一些资源受限的环境中难以应用。为此，模型量
