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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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 前端的接口设计
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
DYNAMIC QUANTIZATIONTutorials >PyTorch Recipes > Dynamic Quantizationdoc : Dynamic Quantization — PyTorch Tutorials 1.11.0+cu102 documentation2022年5月24日tag : 翻译学习topic ： Pytorch 量化0 Dynamic Quan
深度模型量化是指将高精度、高位宽的模型参数和激活值压缩成低精度、低位宽的形式，从而达到减小模型存储空间和加速模型计算的目的。 具体操作流程一般包括：1. 选择量化精度：根据应用场景和硬件实际性能，选择合适的量化精度。常见的量化精度包括8位量化、4位量化、2位量化等。2. 量化模型参数：将模型中的参数进行量化，常见的量化方法有线性量化、对数量化等。3. 量化模型激活值：将模型输入和中间层的输出进行量
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
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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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(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
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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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. prepare函数使用prepare函数可以将模型准备好以进行后续的量化操作。为每个module插入Observer，用来收集和定标数据。prepare好的模型可以通过使用torch.quantization.convert函数将模型转换为量化模型。def prepare(model, inplace=False, allow_list=None,
observer_
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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目录前言安装使用跑量化demo1. 转换onnx模型2.量化demo1）准备数据集和原始onnx模型2）执行quantize.py，进行量化 前言最近在做量化相关工作，QQP量化工具是非常全且有文档的repo。目前量化相关的内容太少了，也感谢当前网络上所有量化内容输出作者。这篇文档记录PPQ量化工具安装使用和跑demo，下一篇记录PPQ库里KLD算法的解读。安装使用代码库：https://git
参考资料：(BETA) DYNAMIC QUANTIZATION ON BERT：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dynamic_quantization_bert_tutorial.html主要参考该教程，本文已指出源代码报错之处。实验目录：1. 下载数据集新建download_glue_data.py，代码参考如下链接内容：参考：https
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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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
