要是像他的demo中的事例,那量化就简单多了,训练好的model,只需要运行的时候执行如下几行代码即可backend = "qnnpack"
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig(backend)
torch.backends.quantized.engine = backend
model_static_quantized
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2024-09-14 16:43:16
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int8、float32量化原理介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58182172https://zhuanlan.zhihu.com/p/58208691量化小实验：https://github.com/Ewenwan/MVision/tree/master/CNN/Deep_Compression/quantizationtensorRT量化1.无需retain，
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2024-08-15 14:12:43
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1. 量化原理模型量化是用8bit整数去表示32bit浮点型小数的过程，模型量在移动端是比不可少的步骤，量化化的好处主要在于减少模型的体积，加快模型的计算速度，但在一定程度上会损失模型的精度。模型量化的原理：这里的S和Z均是量化参数，而Q和R均可由公式进行求值，不管是量化后的Q还是反推求得的浮点值R，如果它们超出各自可表示的最大范围，那么均需要进行截断处理，前向传播是将float32权重缩放到in
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2024-05-13 18:03:07
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深度学习正在彻底改变行业提供产品和服务的方式。这些服务包括用于计算机视觉的目标检测、分类和分割，以及用于基于语言的应用程序的文本提取、分类和摘要，这些应用程序必须实时运行。大多数模型都采用浮点 32 位算法进行训练，以利用更宽的动态范围。但是，在推理时，与降低精度的推理相比，这些模型可能需要更长的时间来预测结果，从而导致实时响应的一些延迟，并影响用户体验。在许多情况下，最好使用精度降低的整数或 8
# PyTorch量化int8实现指南
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在PyTorch中实现量化为int8的过程。量化是一种将浮点模型转换为定点模型的技术，可以减小模型的体积和加速推理过程。在本指南中，我将分步介绍实现量化int8的流程，并给出每一步需要执行的代码示例。
### 流程概览
下面是实现PyTorch量化为int8的流程概览：
| 步骤 |
原创
2024-03-20 06:28:02
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0前言为什么量化有用？因为CNN对噪声不敏感。2. 为什么用量化？模型太大，比如alexnet就200MB，存储压力大的哟，必须要降一降温；每个层的weights范围基本都是确定的，且波动不大，适合量化压缩；此外，既减少访存又减少计算量，优势很大的啊！3. 为什么不直接训练低精度的模型？因为你训练是需要反向传播和梯度下降的，int8就非常不好做了，举个例子就是我们的学习率一般都是零点几零点几的，你
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2024-06-05 10:30:33
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# PyTorch量化INT8
随着深度学习模型的发展和应用场景的不断增多，对模型的优化要求也越来越高。其中，模型量化是一种常用的优化方法，通过将浮点模型转换为整数模型，可以大大减少模型的存储空间和计算量，提高模型的推理速度。
在PyTorch中，可以使用量化工具包torch.quantization来实现模型的INT8量化。本文将介绍PyTorch量化INT8的基本原理和实现步骤，并提供相应
原创
2023-09-16 13:16:35
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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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模型量化的目的本文的模型量化是优化深度学习模型推理过程的内存容量和内存带宽问题的概念，通过将模型参数的浮点数类型转换称整型存储的一种模型压缩技术。以可以接受的精度损失换取更少的存储开销和带宽需求，更快的计算速度，更低的能耗与占用面积。比如int8量化，就是让原来32bit存储的数字映射到8bit存储。int8范围是[-128,127]， uint8范围是[0,255]。模型量化优点：减小模型尺寸，
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2024-06-13 09:27:52
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目录前言1. Int8 量化2. 补充知识2.1 知识点2.2 其它知识总结 前言杜老师推出的 tensorRT从零起步高性能部署 课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。本次课程学习 tensorRT 基础-学习编译 int8 模型，对模型进行 int8 量化课程大纲可看下面的思维导图1. Int8 量化这节课我们来学习 Int8 量化Int8 量化
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2024-09-02 10:14:53
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后续继续补充！继续看张量量化函数，代码位于：tools\pytorch-quantization\pytorch_quantization\tensor_quant.pyScaledQuantDescriptor量化的支持描述符:描述张量应该如何量化。QuantDescriptor和张量定义了量化张量。class ScaledQuantDescriptor():
def __init__(
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2024-02-22 16:37:58
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0. 前言在上一篇博文中，我们讲述了如何在ubuntu18.04下安装了openvino工具。那么本文就在之前安装配置好的环境中来简单使用下openvino工具。之前有做过使用pytorch搭建resnet网络的教程，有兴趣的可以看下Resnet网络结构详解与模型的搭建，本示例就以将pytorch训练的Resnet34为例进行讲解，具体流程如下：将Pytorch模型转为ONNX格式（这个不讲，直接
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2024-01-12 15:13:15
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TensorRT-8量化分析本文讲非对称量化、量化方式等等一些细节，不过有一段时间在做基于TensorRT的量化，需要看下TensorRT的量化细节。这次文章是偏实践的一篇，主要过一下TensorRT对于explict quantization的流程和通用的量化思路。010x01 TensorRT量化
都2022年了，量化技术已经很成熟了，各种量化框架[1]和量化算法层出不穷。之前接触过几个量化框
好久不见各位~这篇文章很久之前写完一直没有整理，最近终于是整理差不多了，赶紧发出来。本文接着《必看部署系列-神经网络量化教程：第一讲！》这一篇接着来说。上一篇主要说了量化的一些基本知识、为啥要量化以及基本的对称量化这些概念知识点。按理说应该继续讲下非对称量化、量化方式等等一些细节，不过有一段时间在做基于TensorRT的量化，需要看下TensorRT的量化细节，就趁这次机会讲一下。算是量化番外篇。
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2024-05-28 19:52:56
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tensorboardX可视化（pytorch）一、使用 tensorboardX1、python 安装方法pip install tensorboard
pip install tensorflow
pip install tensorboardX2、使用tensorboardX中的SummaryWriter下面详细介绍 SummaryWriter 实例的各种数据记录方法，并提供相应的示例供参考
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2024-06-06 12:08:32
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之前陆陆续续看了许多模型压缩相关的文章，自己业务中也接触过一些相关的客户，今天周末没事做，把模型压缩相关的内容整理一下做个分享。可能更多地从科普的角度去介绍，因为我也不是专业做这方面技术的研究。首先明确下模型压缩的概念，就是在尽可能不改变模型效果的情况下，减少模型的体积，使得模型在使用的时候有更快的速度。业务视角去看模型压缩的意义模型压缩这个概念貌似是最近两年突然火了起来，究其原因，是因为整个机器
概述模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术，可以有效的降低模型计算强度、参数大小和内存消耗，但往往带来巨大的精度损失。在计算机视觉、深度学习的语境下，模型特指卷积神经网络，用于提取图像/视频视觉特征。量化是指将信号的连续取值近似为有限多个离散值的过程。可理解成一种信息压缩的方法。在计算机系统上考虑这个概念，一般用“低比特”来表示。也有人称量化为“定点化”，但是严格来讲所表示的范围是缩小的
您是否通过深度学习模型获得了良好的准确性，却发现推理时间不足以部署到生产环境中？您是否对如何优化模型的推理速度迷失了方向？那么这篇文章是给你的。众所周知，数据科学项目有一个奇特的特性，即项目者需要不断转换关注重点，根据业务或项目的不同需求。下面罗列了一些具体的关注点：····通常，在最后一个问题中，我们主要关注获得数据集的最佳预测准确性。这是最有意义的，因为它允许我们验证项目是否可行。反正，如果我
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
caffe模型转pytorch---LSTM 本文官方链接，未经授权勿转载 先来个总结： 具体的可以看博客： caffe提取权重搭建pytorch网络，实现lstm转换。 pytorch1.0，cuda8.0，libtorch1.0 pytorch1.0上面是可以的，精度一致，但是转libtorch的时候也没有问题，没有任何提示，转pt是没有问题的。 但是就是最后精度不对，找到问题就是lstm那
