第一篇——什么是torch.fx今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：什么是torch.fx基于torch.fx做量化基于torch.fx量化部署到TensorRT本文对应第一篇，主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说，直接开始吧！什么是Torch.FXtorch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工
转载
2024-05-13 22:06:47
68阅读
# PyTorch QAT量化简介与代码示例
深度学习模型在部署到移动设备或嵌入式系统时，往往需要进行量化，以减小模型大小和提高推理速度。PyTorch提供了量化工具，其中量化感知训练（Quantization Aware Training, QAT）是一种通过模拟低精度模型推理，提高量化后模型性能的方法。本文将介绍QAT的原理及其在PyTorch中的实现，并提供相关代码示例。
## 什么是量
在机器学习中，量化（Quantization）是一种有效的技术，尤其是在深度学习模型的推理阶段。量化可以显著减少模型的内存占用和计算延迟，从而加快模型在 CPU 上的运行速度。本文将聚焦于如何在 PyTorch 中实现 QAT（量化感知训练）以适应 CPU 计算环境的需求，并通过详实的步骤记录解决过程。
### 协议背景
量化技术的起源可以追溯到深度学习模型的逐渐普及，尤其是在资源有限的设备上
# PyTorch QAT量化Bert实现流程
## 1. 简介
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch Quantization-Aware Training（QAT）技术来量化Bert模型。QAT是一种训练过程，可以在保持模型准确性的同时，将其转换为低精度的表示形式，从而减少模型的存储和推理成本。Bert是一种常用的自然语言处理模型，量化Bert可以在保持模型性能的同时减少内存占用和计算
原创
2023-08-12 11:04:45
677阅读
# PyTorch QAT: 量化训练
## 引言
深度学习中，模型的大小和计算量是一个很重要的考量因素。为了减小模型的体积和加速推理过程，量化训练（Quantization Aware Training, QAT）成为了一个常用的技术手段。PyTorch QAT 是 PyTorch 框架提供的一种量化训练方法，通过训练阶段对模型进行量化，使得模型在推理阶段时能够以低精度进行计算，从而达到减小
原创
2023-12-06 06:13:08
674阅读
作者：莫烦 目录课程名：《Pytorch 动态神经网络》day01 安装Pytorchday02一、神经网络简介二、why Pytorch？三、Variable变量day 03一、激励函数（Activation）二、Regression回归三、 Classification 分类四、快速搭建网络五、网络的保存和提取六、批数据训练(mini_batch training)day 04一、优化器Opt
转载
2024-04-26 06:10:50
81阅读
微软的开源量化框架qlib是个不错的项目。代码质量好，工程能力强。但直接是机器学习导向，后面使用了大量的ymal，导致在学习阶段，定制阶段有些困难。而且qlib的回测引擎偏弱，不太符合传统的回测系统的习惯，之前已经用自主研发的替代了，这两天直接把数据管理与表达式引擎也拆分出来，所以不用有qlib的依赖了。但对于qlib还是会持续关注它的进展，它的model zoo里有大量而且还在持续更新的前沿的机
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，
转载
2024-06-13 09:27:52
81阅读
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
转载
2024-01-12 15:13:15
510阅读
文：蓝兔子读难NOTESPython3 量化分析从小白到破产笔记列表的进阶 切片与组合编码：0009最前面先放个简易目录，理清思绪好上路。python基础：编程环境准备函数：定义、调用、传参～当前=>高级特性：切片、迭代～文件读写：打开、保存～异常处理：～常用内置函数汇总：～常用内置模块：os、datetime～python 包：numpy、pandas～数据获取：tushare(直接获取交
转载
2024-08-29 21:21:34
35阅读
Onnx模型转化DLC模型简介在snpe平台上，将onnx模型转换为dlc模型目录snpe平台介绍snpe平台与onnx配置onnx模型转换dlc模型量化关于1.38版本SNPE部署时遇到的问题snpe平台介绍移步官网 详细信息snpe平台与onnx配置注: 我本地的SNPE版本是snpe-1.38.0.qnx，以下的配置操作皆以此版本为基础。其他版本配置操作可能存在异同。 另外，ONNX文件的生
# PyTorch QAT实现指南
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch进行量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT）。QAT是一种训练神经网络模型的技术，旨在通过量化操作减小模型的计算和存储需求，从而提高模型的性能和效率。
## 2. QAT实现步骤
下面是实现QAT的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2023-09-06 16:11:37
125阅读
首先来一段keras dalao Francois Chollet的鸡汤：make it possiblemake it workmake it efficientmake it dependable and invisiblemove on to next layer and think about it again这段鸡汤已经把8-bit量化的需求和阶段已经说得很清楚了：提升算法效率What
转载
2024-08-15 14:12:42
116阅读
1. 前言深度学习在移动端的应用越来越广泛，而移动端相对于GPU服务来讲算力较低并且存储空间也相对较小。基于这一点我们需要为移动端定制一些深度学习网络来满足我们的日常续需求，例如SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet等轻量级网络就是专为移动端设计的。但除了在网络方面进行改进，模型剪枝和量化应该算是最常用的优化方法了。剪枝就是将训练好的大模型的不重要的通道删除掉，在几乎不影响
原创
2022-04-19 16:36:54
3295阅读
今天我们来聊一聊数据可视化的问题，在这里向大家推荐一个大佬开源的教程，我的可视化的工作也是从他的教程借鉴而来的，再次表达感谢！开源教程地址： tensor-yu/PyTorch_Tutorialgithub.com
Pytorch框架也有自己的可视化软件--Visdom，但是我用着不太习惯，感觉它的API也不太方便，参数设置过于复杂，而且可视化的功能性并不是太强，
转载
2024-06-12 20:58:28
454阅读
在这篇博文中，我将记录如何进行PyTorch的量化感知训练（QAT）。通过以下几个部分，我们可以系统地了解环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南。
### 环境准备
首先，我们需要确保有合适的软硬件环境来支持PyTorch QAT。以下是软件和硬件的相关要求：
#### 软硬件要求
| 软件/硬件 | 版本/要求 |
|----------
都说Python可以用于量化投资，但是很多人都不知道该怎么做，甚至觉得是非常高深的知识，其实并非如此，任何人都可以在只有一点Python的基础上回测一个简单的策略。Backtrader是一个基于Python的自动化回溯测试框架，作者是德国人 Daniel Rodriguez，是一个易懂、易上手的量化投资框架。今天我们就来试试用Backtrader进行简单的量化策略回溯。当然，第一篇文章将会使用最简
转载
2024-03-24 12:03:22
39阅读
如何将PyTorch QAT量化感知训练及导出
在深度学习模型中，量化感知训练（Quantization-Aware Training，QAT）是一种有效的技术，旨在减少模型的存储和计算需求，同时保持良好的精度。本文将详细记录如何使用PyTorch进行QAT的训练和模型的导出。
### 问题背景
随着机器学习在移动设备和边缘计算中的普及，量化技术变得尤为重要。我们希望通过QAT来优化我们的模
# PyTorch实现QAT
## 概述
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch实现量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT），并教会刚入行的小白如何进行实现。QAT是一种用于量化神经网络的训练方法，可以在保持模型精度的同时减少模型的存储空间和计算量。
## QAT实现流程
下面是实现QAT的主要流程。我们将使用PyTorch库来实现这些步骤。
`
原创
2023-08-19 07:36:00
517阅读
文章目录pytorchpytorch加载数据Tensorboard的使用Transforms的使用Resize()Compose()补充：\__call\__()方法补充：tensortorch.Tensor()torch.tensor()torchvision中的数据集使用DataLoader的使用神经网络的基本骨架——nn.Module的使用卷积操作神经网络——卷积层神经网络——池化层神经网
