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。
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2021-06-23 11:54:57
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作者 | Gemfield
01. 背景
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。
一个量化后的模型，其部分或者全部的 tensor 操作会使
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2021-07-16 18:20:18
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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：
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2021-07-12 10:46:26
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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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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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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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逆天的反转策略在A股实证—策略介绍—动量策略和反转策略的原理主要是基于股票市场中可能存在的动量效应或反转效应。所谓【动量效应】，是指在一段时间内，股票会延续它过去的趋势。过去涨，接下来继续涨的概率比较大，也就是我们常说的强者恒强；过去跌，接下来就更可能继续跌。基于股票动量效应，我们可以通过买入过去收益率高的股票、卖出过去收益率低的股票来构建投资组合，这种构建投资组合的方法叫做动量策略。而反转效应恰
在深度学习的实践中，模型的大小和推理速度常常会对业务应用带来显著的影响。PyTorch的量化技术正是为了解决这一问题而产生的。量化是通过将浮点模型转换为低精度参数（如int8）来降低内存使用和加速推理过程的技术。特别是在移动设备或嵌入式设备上，量化成为实现高效推理的关键手段。
### 业务影响
量化不仅可以减少模型的存储大小，还能提高推理速度，这在业务场景中尤为重要。比如，为了满足实时推理的需求
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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(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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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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第一篇——什么是torch.fx今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：什么是torch.fx基于torch.fx做量化基于torch.fx量化部署到TensorRT本文对应第一篇，主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说，直接开始吧！什么是Torch.FXtorch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工
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2024-05-13 22:06:47
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Pytorch 量化概览1、什么是量化？量化是一种近来深度学习加速中快速发展的技术，它指的是以比浮点精度更低的比特宽度来执行计算并存储 Tensors 的技术。 一个量化的模型便采用的是 整数 来对 Tensors 执行部分或全部操作。2、量化的意义？因为量化精度低，则它使得在许多硬件平台上可以使用更加压缩的模型和高性能的矢量化操作。 Pytorch支持 INT8 量化，与典型的FP32模型相比，
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2023-10-20 14:00:55
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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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作者：莫烦 目录课程名：《Pytorch 动态神经网络》day01 安装Pytorchday02一、神经网络简介二、why Pytorch？三、Variable变量day 03一、激励函数（Activation）二、Regression回归三、 Classification 分类四、快速搭建网络五、网络的保存和提取六、批数据训练(mini_batch training)day 04一、优化器Opt
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2024-04-26 06:10:50
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