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
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# PyTorch量化CNN模型的项目方案
## 引言
量化是降低深度学习模型存储和计算资源需求的一种有效手段。通过将模型的权重和激活值从32位浮点数转化为低精度格式（如8位整数），可以实现高效的推理，同时保持模型性能。在本方案中，我们将讨论如何在PyTorch中实现卷积神经网络（CNN）的量化，并提供相关代码示例。
## 项目目标
本项目的主要目标是：
1. 接触PyTorch量化功能
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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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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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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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
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# 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
原创
2023-05-18 17:18:53
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(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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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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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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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
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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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2020年10月5号，依然在家学习。今天是我写的第四个 Pytorch程序， 这一
原创
2022-12-14 16:27:35
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AI模型部署：TensorRT模型INT8量化的Python实现概述目前深度学习模型的参数在训练阶段基本上都是采用32位浮点（FP32）来表示，以便能有更大的动态范围用于在训练过程中更新参数。然而在推理阶段，采用FP32的精度会消耗较多的计算资源和内存空间，为此，在部署模型的时候往往会采用降低模型精度的方法，用16位浮点（FP16）或者8位有符号整型（INT8）来表示。从FP32转换为FP16一般
在这篇博文中，我会详细介绍如何在 PyTorch 中实现 CNN 的静态张量量化。这是一种有效的模型压缩技术，有助于提高推理速度并减小模型的内存占用。接下来，我将从环境准备开始，逐步介绍集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展等方面进行深入探讨。
### 环境准备
首先，我需要确保开发环境能够支持 PyTorch 和静态量化核。以下是我安装的依赖项以及各个库的版本兼容性：
```m
模型量化（基于pytorch）1、量化简介1.1、量化介绍1.2、量化方法1.2.1、训练后动态量化（Post Training Dynamic Quantization）1.2.2、训练后静态量化（Post Training Static Quantization）1.2.3、量化意识训练2、总结与注意事项 1、量化简介1.1、量化介绍基于pytorch的量化官方地址https://pytor
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2023-08-01 15:47:45
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首先来个免责声明:本文所有策略均不构成投资建议!这次我们来回测一下一个实盘策略看看。这是我自己的实盘策略，执行了一年半了:每个月定投三次，每次1000元。定投标的有两个:300ETF(510300)和纳指ETF(513100)。资金平分。我从去年2月开始实盘执行该策略。实盘之前并没有执行很完善的回测，只是下载了两个etf的历史数据，然后计算了二者的相关系数，发现二者相关性很低。想着可以互相对冲。这
作者 | Oldpan 编辑 | oldpan博客这一篇接着来说。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。这是偏实践的一篇，主要过一下TensorRT
