目录一、Pytorch简介和安装1. 1 Pytorch的发展1. 2 Pytorch的优点1. 动态计算图2. 易用性3. 易于调试4. 强大的社区支持5. 广泛的预训练模型6. 高效的GPU利用1.3 Pytorch的主要使用场景1. 计算机视觉2. 自然语言处理3. 生成对抗网络4. 强化学习5. 时序数据分析1.4 Pytorch的安装二、张量2.1 张量简介2.2 张量的创建2.2.1
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2024-09-21 23:37:53
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非对称加密算法1. 密钥交换算法（DH&ECDH)1.1 DH1.2 ECDH2. 典型非对称加密算法 - RSA3. 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。非对称加密算法源于DH算法（Diffie-Hellman，密钥交换算法），由W.Diffie和M.Hellman共
MLIR算子量化Quantization 本文概述了MLIR量化系统的设计。虽然术语“量化”是高度过载的，用于将浮点计算转换为以整数数学表示，适配的变量进行推理的技术的相当窄的范围，如低位深度推理引擎（如TFLite）所支持的，各种加速器硬件和许多DSP。 很大程度上受到了本文所采用的方法的启发，其
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2021-01-21 08:46:00
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论文标题：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale从 TPUv3-core-days 可以看到，ViT 所需的训练时间比 ResNet 更短，同时 ViT 取得了更高的准确率ViT 的基本思想是，把一张图片拆分成若干个 patch (16×16)，每个 patch 当作 NLP 中的一个单词
Vector Quantization 这个名字听起来有些玄乎，其实它本身并没有这么高深。大家都知道，模拟信号是连续的值，而计算机只能处理离散的数字信号，在将模拟信号转换为数字信号的时候，我们可以用区间内的某一个值去代替着一个区间，比如，[0, 1) 上的所有值变为 0 ，[1, 2) 上的所有值变成 1 ，如此类推。其这就是一个 VQ 的过程。一个比较正式一点的定义是：VQ 是将一个向量空间中的点用其中的一个有限子集来进行编码的过程。一个典型的例子就是图像的编码。最简单的情况，考虑一个灰度图片，0 为黑色，1 为白色，每个像素的值为 [0, 1] 上的一个实数。现在要把它编码为 256 阶的
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2013-04-16 20:18:00
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# 深入了解 PyTorch Quantization：加速深度学习模型的有效工具
深度学习的迅速发展使得大规模模型变得越来越流行以及它们的计算需求急剧增加。为了在边缘设备上有效运行，深度学习模型的推理速度和存储效率成为了研究的重点。PyTorch 量化（PyTorch Quantization）正是为了解决这个问题而设计的。
## 什么是量化？
量化是一个将模型中使用的浮点数值转换为低位数
(BETA) STATIC QUANTIZATION WITH EAGER MODE IN PYTORCHTutorials > (beta) Static Quantization with Eager Mode in PyTorchdoc :(beta) Static Quantization with Eager Mode in PyTorch — PyTorch Tutorials
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2024-01-20 05:05:28
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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 ...
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2021-10-04 06:24:00
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作者：桂。 前言 VQ（Vector Quantization）是一个常用的压缩技术，本文主要回顾： 1）VQ原理 2）基于VQ的说话人识别（SR,s
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2021-07-16 16:09:14
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GITHUB:https://github.com/pytorch/hub
模型：https://pytorch.org/hub/research-modelsFacebook官方博客表示，PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广
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2024-01-06 23:20:01
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介绍 1、量化就是把信号的连续取值映射成多个离散的幅值的过程，实现了信号取值多对一的映射。 2、残差数据进过变换之后，变换系数具有较大的取值范围，量化可以有效减小信号的取值范围，进而获得更好的压缩效果，量化是造成失真的根本原因
原创
2021-07-09 15:58:20
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# PyTorch Quantization Git 的安装与使用
在深度学习模型推理过程中，模型的性能和运行效率是至关重要的。为此，PyTorch提供了量化（Quantization）技术，帮助我们减小模型大小、加速推理速度，而PyTorch Quantization library是支持这种操作的一个重要工具。本文将详细介绍如何通过Git安装PyTorch Quantization，并给出相
clear all; data=imread('Cameraman.bmp'); %调入原始图像 data=double(data)/255; %归一化[m,n]=size(data);
原创
2024-04-01 13:31:15
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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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深度学习框架：图片来自网络不必多说，深度学习爱好者入门首先接触的就是深度学习框架了，Pytorch作为目前最流行的深度学习框架，不论是在其性能还是简洁性上都是目前最适合入门学习的一个框架。Linux基础：熟悉开发环境是进行开发的首要工作，在Linux环境下开发在深度学习中是最为流行的，尽管Windows开发也很不错，但考虑企业和院所实际开发环境，掌握必备的Linux基础是必要的。Linux：Lin
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2024-08-20 15:29:50
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目录1. 模型量化是什么2. Pytorch模型量化2.1 Tensor的量化2.2 训练后动态量化Post Training Dynamic Quantization2.3 训练后静态量化Post Training Static Quantization2.4 训练时量化Quantization Aware Training3. 混合精
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2023-12-01 22:26:40
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文章目录前言一、pytorch静态量化（手动版）踩坑：二、使用FX量化1.版本2.代码如下：总结 前言以前面文章写到的mobilenet图像分类为例，本文主要记录一下pytorchh训练后静态量化的过程。一、pytorch静态量化（手动版）静态量化是最常用的量化形式，float32的模型量化成int8，模型大小大概变为原来的1/4，推理速度我在intel 8700k CPU上测试速度正好快4倍，
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2023-11-02 06:54:01
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1. 参考pytorch官方quantizationquantization API2. qconfig设置2.1 选择量化后端qnnpack or fbgemm'qnnpack’和’fbgemm’都是用于在量化部署中对模型进行加速。fbgemm目前被更新为‘x86’支持的硬件平台不同：'qnnpack’是一种专为 ARM CPU 设计的量化后端，而 ‘fbgemm’ 则是一种适用于 Intel
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2023-11-13 10:30:37
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Pytorch1.8 发布后，官方推出一个 torch.fx 的工具包，可以动态地对 forward 流程进行跟踪，并构建出模型的图结构。这个新特性能带来什么功能呢？别的不说，就模型量化这一块，炼丹师们有福了。其实早在三年前 pytorch1.3 发布的时候，官方就推出了量化功能。但我觉得当时官方重点是在后端的量化推理引擎（FBGEMM 和 QNNPACK）上，对于 pytorch 前
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2024-08-15 00:24:43
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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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