(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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# 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 |
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Pytorch搭建神经网络作者：ZZY1. 搭建一个简单的神经网络1.1 导入Pytorch import torch 1.2 初始化参数 首先我们明确这次搭建的背景：希望将若干个二位平面的点分为两类。 对于平面上的点，我们将其x轴，y轴作为输入数据的特征。对于将要被分为的两类作为输出的节点。对于隐层，将其特征数量设置为50，为了将低维数据映射高维，便于分类的实现。（这里只是我自己的想法，欢迎
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2023-09-27 18:42:46
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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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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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通常我们训练出的模型都比较大，将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩（model compression）可以将大模型压缩成小模型，压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法：网络裁剪（network pruning）、知识蒸馏（knowledge distillation）、参数量化（parameter quantizatio
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2023-10-29 20:59:30
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# PyTorch使用pt模型
## 引言
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的开源深度学习框架。它提供了丰富的工具和库，使得开发者可以轻松地构建、训练和部署深度学习模型。在本文中，我们将讨论如何使用PyTorch加载和使用.pt模型文件。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看一下整个流程。下表展示了使用PyTorch加载和使用.pt模型文件的步骤。
| 步骤 |
原创
2023-11-17 16:48:19
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PyTorch的学习和使用（七）模型的训练和测试在训练模型时会在前面加上：model.train()在测试模型时在前面使用：model.eval()同时发现，如果不写这两个程序也可以运行，这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方式的情况，比如Batch Normalization 和 Dropout。Batch Normalization BN主要时对网络中间的每层进行归一化处理，并且
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2024-03-13 13:30:31
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# PyTorch模型转为PT文件的科普文章
随着深度学习的快速发展，PyTorch已成为许多研究人员和开发人员的首选框架之一。PyTorch提供了灵活的API和易于调试的特性，使得构建和训练深度学习模型变得简单高效。在完成模型训练后，将模型保存为可重用的格式是一个重要的步骤，常见的格式为.pt文件。本文将介绍如何将PyTorch模型转为.pt文件，并通过代码示例展示具体的实现方法。
## 模
# 模型量化与 PyTorch
## 引言
在深度学习领域，模型的复杂性和计算资源的消耗往往成为了制约模型应用的瓶颈。为了解决这一问题，模型量化作为一种有效的技术手段应运而生。通过减少模型中浮点数的位数，模型量化能够显著降低模型的存储需求和计算开销，从而提高推理的速度和效率。本文将重点介绍模型量化的概念及其在PyTorch中的实现，并通过相关代码示例和图表进行解释。
## 什么是模型量化？
# PyTorch模型量化实现指南
## 引言
PyTorch模型量化是一种优化模型的方法，通过减少模型的存储空间和计算量，提高模型的推理速度。对于刚入行的开发者来说，了解和掌握PyTorch模型量化的方法非常重要。本文将介绍PyTorch模型量化的流程和每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
下面是PyTorch模型量化的整体流程，通过表格形式展示：
| 步骤
原创
2023-08-31 11:05:36
403阅读
pytorch模型量化
原创
2023-05-18 17:18:53
282阅读
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
544阅读
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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1, 如何进行模型量化？ 按照量化阶段的不同，一般将量化分为 quantization aware training(QAT) 和 post-training quantization(PTQ)。QAT 需要在训练阶段就对量化误差进行建模，这种方法一般能够获得较低的精度损失。PTQ 直接对普通训练后的模型进行量化，过程简单，不需要在训练阶段考虑量化问题，因此，在实际的生产环境
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2023-09-04 10:17:15
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神经网络训练后我们需要将模型进行保存，要用的时候将保存的模型进行加载，PyTorch 中保存和加载模型主要分为两类：保存加载整个模型和只保存加载模型参数。目录1. 保存加载模型基本用法2. 保存加载自定义模型3. 跨设备保存加载模型4. CUDA的用法1. 保存加载模型基本用法保存加载整个模型保存整个网络模型（网络结构+权重参数）。torch.save(model, 'net.pkl')直接加载整
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2023-09-21 09:01:09
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第24个方法torch.quantize_per_tensor(input, scale, zero_point, dtype) → Tensor
torch.quantize_per_channel(input, scales, zero_points, axis, dtype) → Tensor以上两个方法是将将浮点张量转换为具有给定比例和零点的量化张量。Quantization（量化）介
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2023-10-18 22:37:06
225阅读
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中是怎样的。最后，我们将以文献中关于在工作流程中使用量化的建议作为结束。量化原理如果有人问
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2023-10-28 08:04:48
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摘要：由Web Service和其相关网站接收客户端上传的需要识别的图片。当Web Service接收到图片后将其转发给调度服务器，由任务调度程序再把识别请求分发给空闲的识别服务器，终由Web Service将结果返回给客户端。身份证OCR识别开发包是基于移动端的身份证OCR识别应用程序，支持Android、iOS两种主流移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑等带有摄像头的设备拍摄身份证原件，通过
