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
转载
2023-09-09 07:26:11
189阅读
(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
转载
2024-07-30 13:53:32
202阅读
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，
转载
2023-10-20 14:00:55
244阅读
文章目录1. L1loss2.MSELoss3.CrossEntropyLoss5.PoissonNLLLoss6.KLDivLoss7.BCELoss8.BCEWithLogitsLoss9.MarginRankingLoss10.HingeEmbeddingLoss11.MultiLabelMarginLoss12.SmoothL1Loss13.SoftMarginLoss14.MultiL
开篇老潘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、相比之前成熟多了！我工作的时候虽然也简单接触过量化
转载
2024-04-07 20:15:15
450阅读
# 使用 PyTorch 训练后量化 ResNet 的指南
随着深度学习模型在各种应用中的普及，如何在不显著损失性能的情况下减少模型大小和加快推理速度已经成为研究的一个热点。后量化（Post-training quantization）是一种有效的技术，可以将浮点模型转换为更小的整数模型，从而提高性能并降低内存使用量。本文将重点介绍如何利用 PyTorch 对 ResNet 模型进行后量化，提供
pytorch优化器 optim各种优化方法介绍一、梯度下降1.1 批梯度下降法(Batch Gradient Descent)1.2 随机梯度下降1.3 小批量梯度下降二 、改进的梯度下降方法2.1 Momentum2.2 Nesterov accelerated gradient（牛顿加速下降）2.3 Adagrad2.4 Adadelta2.5 RMSprop2.6 Adam三 使用t
转载
2023-12-08 10:32:54
65阅读
一、pytorch环境的搭建1.Anaconda3下的pytorch-gpu的安装搭建pytorch的环境，首先我们需要安装好Anaconda来辅助我们安装环境，具体教程可以看作者的这篇文章：深度学习入门笔记--1（Windows10下Anaconda3+Cuda+cuDNN的安装） 现在相信各位都已经下载并配置好了Anaconda3，现在我们来打开Anaconda Prompt：&nb
转载
2024-02-26 23:30:00
189阅读
ubuntu1.按照以下操作将已经训练好的模型转换成pt格式保存 https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/cpp_export.html 注意如果模型有根据输入才能确定的参数，根据trace方法生成的torch script中，该参数变成了常量，这一点务必注意。2.安装对应版本的libtorch (注意事项：安装的libtorch的版本最好跟安装的Pytorch
转载
2023-10-25 15:00:12
636阅读
在深度学习模型的推理过程中，量化技术能够有效减小模型大小以及加速推理性能。特别是，PyTorch提供了int8量化的支持，使得模型在保持精度的情况下，能够在类似的硬件上实现更快的推理。这篇文章将详细探讨PyTorch int8量化后的挑战和解决方案，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面。
### 版本对比
在PyTorch的不同版本中，int8量化的特性差异明
# PyTorch加载.pt文件
## 1. 简介
在深度学习中，模型的训练通常需要花费大量的时间和计算资源。为了避免每次重新训练模型，我们通常会将训练好的模型保存到磁盘上。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了保存和加载模型的功能。本文将介绍如何使用PyTorch加载以.pt扩展名结尾的模型文件。
## 2. 加载.pt文件
P
原创
2023-10-23 09:33:51
1230阅读
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
转载
2023-12-01 22:26:40
131阅读
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
转载
2023-09-21 06:43:27
259阅读
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
转载
2024-08-20 15:29:50
48阅读
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
转载
2023-11-13 10:30:37
755阅读
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，
转载
2023-11-02 06:54:01
123阅读
# 如何实现 PyTorch PT 模型的保存与加载
在深度学习的过程中，训练一个好的模型通常需要大量的时间和资源，因此将训练好的模型进行保存以便于后续使用是非常重要的。在本文中，我们将详细阐述如何使用 PyTorch 保存和加载模型，具体流程如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|----------|-
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
转载
2024-08-15 00:24:43
96阅读
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
转载
2024-07-29 23:24:25
142阅读
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练和部署过程中，我们常常需要加载训练好的模型。这里的“pytorch load pt”即是指加载以 `.pt` 格式保存的 PyTorch 模型文件。虽然这看似简单的一步，实际上在不同环境和不同版本间会出现各种问题。本文将详细记录解决这些问题的过程，包含背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和复盘总结的结构。
## 背景定位
在一个具有大规模
