文章目录1. L1loss2.MSELoss3.CrossEntropyLoss5.PoissonNLLLoss6.KLDivLoss7.BCELoss8.BCEWithLogitsLoss9.MarginRankingLoss10.HingeEmbeddingLoss11.MultiLabelMarginLoss12.SmoothL1Loss13.SoftMarginLoss14.MultiL
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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# PyTorch 量化推理入门指南
量化推理是一种优化模型的方法，其目标是降低模型的存储和计算成本，同时尽量保持模型的精度。在本文中，我们将通过一种实用的方式来学习如何在 PyTorch 中实现量化推理。我们将分步骤进行讲解，并提供具体的代码示例。
## 流程概览
为了便于理解，我们首先概述整个过程的步骤，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤 1
腾讯宣布开源 Transformer 推理加速工具 TurboTransformers。该工具面向自然语言处理领域中 Transformers 相关模型丰富的线上预测场景，据介绍，其在微信、腾讯云、QQ 看点等产品的线上服务中已经广泛应用，这也是腾讯对外开源的第 100 个项目。在自然语言处理领域中，以 BERT 为代表的 Transformers 相关神经网络模型是近年来最重要的模型创新，可以为
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2024-07-28 14:53:22
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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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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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AVX（Advanced Vector Extensions）是英特尔公司推出的一种指令集扩展技术，可以在一次指令执行中对多个数据进行操作，从而提高计算效率。AVX 量化是利用 AVX 指令集对神经网络模型的权重和激活值进行量化，进而实现高效的神经网络推理加速。具体来说，AVX 量化技术可以将神经网络模型的权重和激活值从浮点数转换为整数类型，并使用 AVX 指令集对这些整数进行计算。整数类型的计算
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2023-12-10 10:28:04
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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
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2024-04-07 20:15:15
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# 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
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2023-12-08 10:32:54
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欢迎关注我的公众号 [极智视界]，回复001获取Google编程规范O_o>_<o_OO_o~_~o_O 本文介绍一下 Tengine 模型转换及量化流程。ncnn 模型转换及量化流程》，有兴趣的同学可以查阅。 下面开始。 1、编译 Tengine Tools CmakeList.txt 中打开 CONVERT_TOOL 和 QUANT_TOOL 开关： 开始编译
<<Pytorch推理及范式>>第二节课作业必做题1.从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。import torch
# 加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resn
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2024-01-10 23:51:57
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既然已经有模型和数据了，是时候在数据上优化模型参数来训练、验证和测试它了。模型训练是一个迭代过程；在每一次迭代（epoch），模型会作出一个预测，计算其预测误差（loss），收集误差关于模型参数的导数（如前一节所述），并使用梯度优化这些参数。关于这一过程的详细信息，可以观看backpropagation from 3Blue1Brown。先决代码我们从Datasets & DataLoad
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2023-07-29 20:26:56
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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
一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 15:33:39
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一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 23:48:36
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文章目录一、简介二、Pytorch构建深度学习网络1.datasets2.models3.train4.inference三、总结 一、简介Pytorch是目前非常流行的大规模矩阵计算框架，上手简易，文档详尽，最新发表的深度学习领域的论文中有多半是以pytorch框架来实现的，足以看出其易用性和流行度。 这篇文章将以yolov3为例，介绍pytorch中如何实现一个网络的训练和推断。二、Pyto
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2024-04-27 08:44:13
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torch.optim.lr_scheduler 提供了一些基于 epoch 调整学习率的方法，基本使用方法如下：optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-5)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.xxx()
for epoch
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2024-01-27 20:26:56
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1. Pytorch介绍常见深度学习框架近几年深度学习崛起，它的崛起背后最大的功臣-深度学习框架。如果没有这些深度学习框架，深度学习绝对不会像现在一样“平民化”，很多人可能陷入在茫茫的数学深渊中。有了可方便使用的深度学习框架，我们可以把所有精力花在如何设计模型本身上，而不用再去关注模型优化的细节，所有的事情均由框架来负责，极大降低了深度学习使用的门槛。这也是为什么现在只要经过短期有效训练的开发工程
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2024-05-19 06:43:56
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摘要：MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工具平台，该IDE上功能很多，涵盖面广，可以进行包括网络模型训练、移植、应用开发、推理运行及自定义算子开发等多种任务。1 MindStudio环境搭建本次实验在MindStudio上进行，请先按照教程 配置环境，安装MindStudio。MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工
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2024-01-03 22:25:31
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