在机器学习和深度学习的实践中，模型的量化越来越受到大家的关注，尤其是如何将 PyTorch 模型转为 INT8 格式。在此博文中，我将分享整个转化过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等内容。这些是确保我们能够顺利而高效地完成模型转化的关键。
### 版本对比
首先，让我们来看看不同版本 PyTorch 对 INT8 支持的演进。以下是我总结的版本特性对比表：
从一个大体思路角度记录一下学习的过程。细节不写在这里。输入文件：只需要一个cfg文件即可。整体思路：先为网络定义一个Darknet类，然后里面肯定有init，foward函数，这里还有load_weight函数，在init初始化的时候，需要将利用cfg构建一个网络框架。具体关系在forward函数中。更详细的说法：1. 转换输入：根据cfg文件，先把每个block单独存储（作为字典），放到bloc
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2023-11-07 09:27:04
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8 PyTorch训练技巧8.1 模型保存与加载模型保存与加载，就是序列化与反序列化，将模型持久化保存torch.save()功能：模型保存，即序列化参数说明：obj：对象f：输出路径torch.load()功能：模型加载，即反序列化参数说明：f：文件路径map_location：指定存放位置，cpu or gpu模型保存的两种方法：官方推荐方法2：方法2比方法1速度快，但方法2只保存了模型参数，
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2024-01-06 21:25:15
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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
# PyTorch 转换 Int8 模型：概述与示例
近年来，深度学习模型得到了广泛应用，然而，它们的计算资源需求也是不容忽视的。为了提高推理速度并节省内存，模型量化成为了一个重要的方法。本文将介绍如何使用 PyTorch 将模型转换为 INT8（8位整数）格式，并提供相关的代码示例。
## 量化的概念
模型量化是将浮点数模型参数转换为整数表示的过程。INT8 模型可以显著减少模型的大小，同
神经网络的量化是指将浮点数的权重和（或）activation用定点数表示，此外，比较完全的量化还希望整个网络的数学运算全部是基于定点数的数学运算。对于定点数来讲，小数点的选取是人为的，（例如一个3比特的定点数的二进制形式为101，如果我们把小数点定在第一位之前，这个数就表示0.625；如果把小数点放在最后一位之后，就表示5）因此也往往称定点数量化为整数量化。 深度神经网络的量化方法有很
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2023-10-15 23:26:09
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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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1.pth保存模型的说明.pth文件可以保存模型的拓扑结构和参数，也可以只保存模型的参数，取决于model.save()中的参数。torch.save(model.state_dict(), 'mymodel.pth') # 只保存模型权重参数，不保存模型结构
torch.save(model, 'mymodel.pth') # 保存整个model的状态
#model为已经训练好的模型使用方式
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2023-09-01 12:52:04
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# 用PyTorch实现INT8量化的完整指南
## 引言
随着深度学习模型的复杂性增加，模型的大小和计算需求也逐渐上升。为了解决这个问题，量化（Quantization）技术应运而生，尤其是INT8量化，它可以显著减少模型大小并加快推理速度。本文将指导你使用PyTorch实现INT8量化，适合刚入行的小白开发者。
## 流程概览
首先，我们将展示实现INT8量化的流程，您可以参考下面的步
PyTorch模型保存方法对比及其实现原理详解在深度学习领域中，模型的保存是非常重要的。PyTorch是当前最流行的深度学习框架之一，其提供了多种保存模型的方式。本文将介绍PyTorch中的几种模型保存方式，并对比它们的优缺点，同时也会详细讲解它们的实现原理，以帮助读者更好地理解。1. 保存整个模型1.1 介绍在PyTorch中，最简单的模型保存方式是保存整个模型。这种方式可以将模型的结构和参数
一、TitleQuantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference二、Abstract&Instructionwhy?自从AlexNet问世以来，CNN的模型大小不断增大，模型大小动辄数百MB，计算量也令人畏惧，使得这些模型不再适合在移动端部署。因此，业界亟需
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2024-05-30 14:26:43
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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
基本概念标量、向量和张量是数学和物理中经常使用的概念，它们的主要区别在于它们所描述的量的性质和维度。标量（Scalar）：标量是一个单独的数，它没有方向和大小之分。在物理学中，标量常常用于描述某个物理量的大小，比如温度、质量、时间等。标量可以用一个数字或符号表示，例如，温度为 20℃，质量为 10kg。向量（Vector）：向量是一个有方向和大小的量。在物理学中，向量通常用于描述物体的运动和力的作
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2024-07-26 17:14:28
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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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在深度学习领域，模型压缩是为了降低模型的存储需求和提高推理速度，特别是在边缘设备或移动设备上。PyTorch 的 fp32（32位浮点数）模型转换为 int8（8位整数）模型正是这样一种常见的方法。本篇博文将以“PyTorch fp32转为int8模型的完整指南”为主题，详细记录整个转换过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化、以及生态扩展等多个方面。
### 版本对比
随
# 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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# 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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1. PyTorch模型量化方法Pytorch模型量化方法介绍有很多可以参考的，这里推荐两篇文章写的很详细可以给大家一个大致的参考Pytorch的量化，官方量化文档Pytorch的量化大致分为三种：模型训练完毕后动态量化、模型训练完毕后静态量化、模型训练中开启量化，本文从一个工程项目（Pose Estimation）给大家介绍模型训练后静态量化的过程。具体量化知识可以从推荐的两篇文章中学习。2.
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2023-10-23 12:23:55
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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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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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