文：蓝兔子读难NOTESPython3 量化分析从小白到破产笔记列表的进阶 切片与组合编码：0009最前面先放个简易目录，理清思绪好上路。python基础：编程环境准备函数：定义、调用、传参～当前=>高级特性：切片、迭代～文件读写：打开、保存～异常处理：～常用内置函数汇总：～常用内置模块：os、datetime～python 包：numpy、pandas～数据获取：tushare(直接获取交
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2024-08-29 21:21:34
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# PyTorch QAT: 量化训练
## 引言
深度学习中，模型的大小和计算量是一个很重要的考量因素。为了减小模型的体积和加速推理过程，量化训练（Quantization Aware Training, QAT）成为了一个常用的技术手段。PyTorch QAT 是 PyTorch 框架提供的一种量化训练方法，通过训练阶段对模型进行量化，使得模型在推理阶段时能够以低精度进行计算，从而达到减小
原创
2023-12-06 06:13:08
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如何将PyTorch QAT量化感知训练及导出
在深度学习模型中，量化感知训练（Quantization-Aware Training，QAT）是一种有效的技术，旨在减少模型的存储和计算需求，同时保持良好的精度。本文将详细记录如何使用PyTorch进行QAT的训练和模型的导出。
### 问题背景
随着机器学习在移动设备和边缘计算中的普及，量化技术变得尤为重要。我们希望通过QAT来优化我们的模
神经网络量化分为两类，一类是训练以后再量化，第二类是边训练边量化量化感知训练是神经网络常见的量化方式，可以模拟量化，量化的方式主要有常用的量化方式有PACT、Dorefa、LSQ等内容PACT：https://arxiv.org/abs/1805.06085v2Dorefa：(PDF) DoReFa-Net: Training Low Bitwidth Convolutional Neural N
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2023-11-14 16:56:10
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# 量化感知训练与PyTorch
在机器学习和深度学习领域，量化技术逐渐成为提升模型效率和响应速度的重要手段。尤其在嵌入式设备和移动端应用中，量化不仅能减小模型大小，还能加快推理速度。本文将介绍量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）的基本概念，并提供一个使用 PyTorch 实现的示例。
## 什么是量化感知训练？
量化感知训练是一种在模型训练过程中
原创
2024-10-06 05:05:52
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# PyTorch 量化感知训练
在深度学习中，模型的大小和计算量往往是一个关键问题。对于嵌入式设备和移动设备来说，模型的大小和计算量的压缩尤为重要，因为设备的存储和计算资源有限。量化是一种通过减少模型的表示形式来减小模型的大小和计算量的方法。PyTorch提供了一种称为"量化感知训练"(quantization aware training)的技术，它可以在训练期间估计量化后的模型的性能，并产
原创
2023-07-30 15:04:23
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量化感知训练是深度学习模型压缩中的一种重要技术，通常用于优化模型在推理阶段的性能与效率。通过量化感知训练（QAT），模型在训练过程中考虑量化带来的影响，从而在实际部署时能在低精度字段中保持较高的准确性。本文将详细探讨如何在 PyTorch 中实现量化感知训练。
## 背景定位
随着深度学习模型的日益复杂，模型的推理速度和内存占用成为了越来越大的问题。量化感知训练的引入旨在解决这一问题，通过模拟
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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参考：https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html (本篇比较适合已经有一定模型量化概念的人阅读) PyTorch：Quantization 概要IntroQuantization API SummaryEager Mode QuantizationDynamic QuantizationStatic QuantizationStatic Qu
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2024-05-22 13:53:33
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# PyTorch QAT量化简介与代码示例
深度学习模型在部署到移动设备或嵌入式系统时，往往需要进行量化，以减小模型大小和提高推理速度。PyTorch提供了量化工具，其中量化感知训练（Quantization Aware Training, QAT）是一种通过模拟低精度模型推理，提高量化后模型性能的方法。本文将介绍QAT的原理及其在PyTorch中的实现，并提供相关代码示例。
## 什么是量
这里详解量化的基本概念以及卷积量化的实际操作。刚开始接触神经网络量化是2年前那会，用NCNN和TVM在树莓派上部署一个简单的SSD网络。那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化（训练后量化）模式，使用交叉熵的方式对模型进行量化，最终在树莓派3B+上部署一个简单的分类模型（识别剪刀石头布静态手势）。转眼间过了这么久啦，神经网络量化应用已经完全实现大面积落地了、相比之前成熟
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2023-11-13 16:34:11
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背景Neural Network模型一般都会占用很大的磁盘空间，比如AlexNet的模型文件就超过了200 MB.模型包含了数百万的参数，绝大部分的空间都用来存储这些模型的参数了。这些参数是浮点数类型的，普通的压缩算法很难压缩它们的空间。一般模型的内部的计算都采用了浮点数计算，浮点数的计算会消耗比较大的计算资源（空间和cpu/gpu时间）,如果在不影响模型准确率的情况下，模型内部可以采用其他简单数
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2024-09-22 13:38:15
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文章目录动态学习率CosineAnnealingLRCosineAnnealingWarmRestartsStepLRMultiStepLRExponentialLRReduceLROnPlateauCyclicLROneCycleLRLambdaLR 动态学习率因为经常会使用到动态学习率，将其可视化会更好理解。optimizer提供初始lrlr_scheduler的step()从lr变化到eta
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2023-11-25 10:34:29
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作者：Edward Z. Yang本文由机器之心（nearhuman2014）整理斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 ，本文是他有关PyTorch 内部机制的演讲。大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这份演
# PyTorch模式量化感知训练（QAT）科普文章
量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）是一种在深度学习模型训练过程中对权重和激活进行量化的方法。它的主要目的是在推理过程中减少模型大小和计算需求，从而使模型可以在低性能硬件上运行，比如嵌入式设备和移动设备。在这篇文章中，我们将探讨QAT的原理，并提供一个简单的PyTorch示例代码，帮助理解量化感知训
在 Facebook，我们认为，人工智能以更有效的新方式学习，就像人类一样，可以在将人们聚集在一起发挥重要作用。这一核心信念有助于推动我们的 AI 战略，将投资重点放在与使用真实数据学习的系统相关的长期研究上，激励工程师与更广泛的人工智能社区共享尖端工具和平台，并最终展示使用技术造福世界的新方法。2018 年，我们在各个领域都取得了重要进展。我们提出了新的研究，除了图像识别上的进展，在NLP领域，
# PyTorch量化感知训练及其应用
随着深度学习模型的快速发展，如何在保证模型精度的情况下，减少模型的计算和存储开销，成为研究者和工程师们亟待解决的问题。量化（Quantization）作为一种有效的模型压缩技术，能够将传统的浮点数权重和激活值转换为低位数值（例如整数），从而达到减小模型体积和加速推理的目的。本文将介绍PyTorch中的量化感知训练（Quantization-Aware Tr
推荐开源项目：PyTorch-OpCounter - 精准度与效率的量化工具 pytorch-OpCounterCount the MACs / FLOPs of your PyTorch model.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-OpCounter 在深度学习领域，优化模型以达到更高的性能和更低的计算成本是一个永恒的主题。为此，我们
今天我们来聊一聊数据可视化的问题，在这里向大家推荐一个大佬开源的教程，我的可视化的工作也是从他的教程借鉴而来的，再次表达感谢！开源教程地址： tensor-yu/PyTorch_Tutorialgithub.com
Pytorch框架也有自己的可视化软件--Visdom，但是我用着不太习惯，感觉它的API也不太方便，参数设置过于复杂，而且可视化的功能性并不是太强，
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2024-06-12 20:58:28
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在机器学习中，量化（Quantization）是一种有效的技术，尤其是在深度学习模型的推理阶段。量化可以显著减少模型的内存占用和计算延迟，从而加快模型在 CPU 上的运行速度。本文将聚焦于如何在 PyTorch 中实现 QAT（量化感知训练）以适应 CPU 计算环境的需求，并通过详实的步骤记录解决过程。
### 协议背景
量化技术的起源可以追溯到深度学习模型的逐渐普及，尤其是在资源有限的设备上
