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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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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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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05-14 周二 PyTorch动态量化和静态量化理解
时间版本修改人描述2024年5月14日10:44:30V0.1宋全恒新建文档2024年5月14日16:28:16V1.0宋全恒填充了PyTorch对于两种量化方式的内容简介 Pytorch动态量化 设计神经网络时，可以进行许多权衡。在模型开发和训练期间，您可以改变复发性神经网络中的层数和参数数量，并针对模型大小和/或模型延迟或吞吐量而
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2024-06-01 06:06:14
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模型量化压缩，静态量化，感知训练量化，Quantize,Pytorch,Vgg16,MobileNet,
Pytorch quantize 官方量化-VGG16 + MobileNetV2 Created by Hanyz@2021/1/27 code：https://github.com/Forggtensky/Quantize_Pytorch_V
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2023-07-25 23:05:02
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计算机是专门用于计算的机器，而程序就是要告诉计算机，进行怎样的计算。本质上来说，对于计算机编程语言而言，无论是C系列也好，还是Java系也好，又或者是我们现在学的python，没有谁优谁劣，只有谁更合适。如果你是要写一个操作系统，比如写个「中dows」，那这边建议你使用C语言和汇编，因为它们可以直接操作硬件。当然你想做个智能手表，搞个嵌入式软件也都是C为主的天下。另外，windows的内核就是用C
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2024-09-20 20:32:41
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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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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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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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pytroch发布的torch.fx工具包可以说是很好的消除一些动态图和静态图的Gap，可以使得我们对于nn.Module的各种变化操作变得非常简单。动态图和静态图： 动态意味着程序将按照我们编写命令的顺序进行执行。这种机制将使得调试更加容易，并且也
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2023-11-19 07:05:15
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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
本博客为SVM分类器的学习笔记~由于仅仅是自学的笔记，大部分内容来自参考书籍以及个人理解，还请广大读者多多赐教主要参考资料如下：《机器学习实战》《Python机器学习》《机器学习Python实践》《Python机器学习算法》《Python大战机器学习》《Python与机器学习实战》支持向量机（support vector machine，SVM）的基本模型是定义在特征空间上间隔
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2024-08-05 21:47:21
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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
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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(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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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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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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