QAT

TensorRT模型量化实践

文章目录量化基本概念量化的方法方式1：trtexec（PTQ的一种）方式2：PTQ2.1pythononnx转trt2.2polygraphy工具:应该是对2.1量化过程的封装方式3：QAT(追求精度时推荐

痛&快乐着·2024-09-12 01:00

神经网络量化（八）

神经网络量化（八）4.5实验5摘要与结论4.5实验使用我们的QAT流程，我们对在第3.6节中使用的相同模型进行量化和评估。我们的结果在表10中展示了不同位宽和量化粒度的情况下。

weixin_38498942·2024-08-27 19:57

每天学习进步

https://mp.weixin.qq.com/s/m2zoFHq2SZjcJpC8ehS0KA2、【投稿】关键时刻，佛法让我戒掉贪念，守住本心https://mp.weixin.qq.com/s/vfL6Qat5FJXRJnQ9mpfgmA3

b34351769eef·2024-02-15 04:27

【dpdk】qat-getting-started-guide-with-dpdk-v2.0

文章目录参考文档1.QATdriverinstallation1.1.Installationusingkernel.orgdriver1.2.**Bind**ingtheavailableVFstothevfio-pcidriver1.2.1.ForanIntel(R)QuickAssistTechnologyDH895xCCdevice1.2.2.ForanIntel(R)QuickAssis

Henry Patch·2024-01-25 22:25

[BUG] cannot import name ‘quantize_qat‘ from ‘onnxruntime.quantization‘

前言进行onnx模型量化出现了这个错误解决：卸载重装onnx和onnxruntime，会自动安装最新，由于版本更新取消了quantize_qat函数改为以下代码：fromonnxruntime.quantizationimportquantize_dynamic

犟小孩·2024-01-18 20:59

Qat++，轻量级开源C++ Web框架

目录一.简介二.编译Oat++1.环境2.编译/安装三.试用1.创建一个CMake项目2.自定义客户端请求响应3.将请求Router到服务器4.用浏览器验证一.简介Oat++是一个面向C++的现代Web框架官网地址：https://oatpp.iogithub地址：https://github.com/oatpp/oatppOat++具有如下特性：●随处运行Oat++没有任何依赖性，可以很容易地移

草上爬·2024-01-14 17:43

torch.fx的极简通用量化教程模板

现在比较流行的方式，是使用torch.fx来做量化，比如地平线J3/J5的oe开发包中内嵌的ptq/qat量化方式，就是基于torch.fix进行开发的。

qq_41920323·2024-01-14 14:45

TensorRT模型优化模型部署（七）--Quantization量化（PTQ and QAT)（二）

系列文章目录第一章TensorRT优化部署（一）–TensorRT和ONNX基础第二章TensorRT优化部署（二）–剖析ONNX架构第三章TensorRT优化部署（三）–ONNX注册算子第四章TensorRT模型优化部署（四）–Rooflinemodel第五章TensorRT模型优化部署（五）–模型优化部署重点注意第六章TensorRT模型优化部署（六）–Quantization量化基础（一）第

小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:56

联手英特尔，释放星飞分布式全闪存储潜能

近日，英特尔官网发布了与XSKY星辰天合联手打造的解决方案，即XSKY的新一代全闪分布式存储系统XINFINI，该存储系统采用英特尔QAT加速数据压缩/解压缩，从而大幅度提升存储系统性能。

XSKY星辰天合·2024-01-12 09:15

深度学习模型部署TensorRT加速（十一）：TensorRT部署分析与优化方案（二）

目录一、TensorRT分析二、Nsys和NSight分析模型性能三、加载QAT模型并分析TRT底层优化四、使用polygraphy分析模型五、实战操作：使用TensorRT对模型进行优化对VGG设置不同的量化策略总结

咕哥·2024-01-11 19:58

获取PG库 database与 user 创建时间以及cluster初始化时间

代码实现echo"===========获取数据库创建时间==========="data_dir=$(psql-Upostgres-dpostgres-X-qAt-c"showdata_directory

岳麓丹枫001·2024-01-03 19:41

yolov5的qat量化

前两篇文章讲解了yolov5的敏感层分析及ptq量化流程，本篇文章在前两篇文章的基础上，继续讲解yolov5的qat量化流程。

qq_41920323·2023-12-21 09:44

yolov5--ptq--qat量化之敏感层分析

敏感层分析，应该是发生在ptq量化之前进行分析的操作，经过该操作，可得出哪些层不适合进行量化，则在接下来ptq时可以手动关闭这些层的量化。进入敏感层分析函数sensitive_analysis中，具体流程为：首先验证一下ptq后整体的一个精度，将map结果通过summary写到一个json文件中；然后逐层遍历模型，遍历时先判断该层是否为量化算子，若否则退出换层，若是则继续；假如是量化算子，则先关掉

qq_41920323·2023-12-21 09:43

TensorRT量化实战课YOLOv7量化：YOLOv7-QAT量化

目录前言1.YOLOv7-QAT流程2.QAT训练流程前言手写AI推出的全新TensorRT模型量化实战课程，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考。

爱听歌的周童鞋·2023-12-04 03:02

pytorch 模型量化quantization

pytorch模型量化quantization1.workflow1.1PTQ1.2QAT2.demo2.1构建resnet101_quantization模型2.2PTQ2.3QAT参考文献pytorch

L1_Zhang·2023-12-03 20:27

Nginx+Openssl+Intel QAT异步密码调用研究

在我们还在关注网络IO的时候，Intel已经在搞密码IO了。不得不说老外在技术上确实比较NB。国内的密码应用比老外还是差了一截。前段时间基于openssl（版本比较老，好像是1.0.x吧，等我做完已经1.1.1了）开发了个SSL产品，稍微考虑和实现了一下密码计算的IO问题。技术的创新（如果这也算的话）都是逼出来的，大致上都与性能有关。在开发时，采用的是流水线工作方式，一个线程绑定一个核(Tiler

forxyz·2023-12-01 23:11

美团YOLOv6量化部署实战方案

文章目录1.背景和难点2.量化方案实战2.1重参数化优化器2.1.1RepOpt2.1.2RepOpt版本的PTQ2.1.3RepOpt版本的QAT2.2基于量化敏感度分析的部分量化2.3基于通道蒸馏的量化感知训练

@BangBang·2023-11-30 07:26

模型部署：量化中的Post-Training-Quantization（PTQ）和Quantization-Aware-Training（QAT）

模型部署：量化中的Post-Training-Quantization（PTQ）和Quantization-Aware-Training（QAT）前言量化Post-Training-Quantization

AGI_Player·2023-11-13 11:12

【gridsample】地平线如何支持gridsample算子

grid_sample算子功能解析1.1理论介绍1.2代码分析1.2.1x,y取值范围[-1,1]1.2.2x,y取值范围超出[-1,1]2.使用grid_sample算子构建一个网络3.走PTQ进行模型转换与编译4.走QAT

寻找永不遗憾·2023-11-08 22:58

Qt 安装包下载

pwd=4qat提取码：4qat这两个版本官网已经没有了，仅作收藏，需要自取！

我要用代码改变世界·2023-11-03 19:53

yolov5的ptq量化流程

本次试验是基于yolov5n的模型进行ptq、qat的量化以及敏感层分析的试验。Post-Training-Quantization（PTQ）是目前常用的模型量化方法之一。

qq_41920323·2023-11-02 05:16

yolov5的pqt、qat量化---1（知识准备工作）

1、Pytorch-Quantization简介PyTorchQuantization是一个工具包，用于训练和评估具有模拟量化的PyTorch模型。PyTorchQuantizationAPI支持将PyTorch模块自动转换为其量化版本。转换也可以使用API手动完成，这允许在不想量化所有模块的情况下进行部分量化。例如，一些层可能对量化比较敏感，对其不进行量化可提高任务精度。PyTorchQuant

qq_41920323·2023-10-30 05:05

YOLOv7-QAT量化部署

目录前言一、QAT量化浅析二、YOLOv7模型训练1.项目的克隆和必要的环境依赖1.1项目的克隆1.2项目代码结构整体介绍1.3环境安装2.数据集和预训练权重的准备2.1数据集2.2预训练权重准备3.训练模型

爱听歌的周童鞋·2023-10-30 04:18

推理引擎之模型压缩浅析

目录前言1.模型压缩架构和流程介绍2.低比特量化原理2.1量化基础介绍2.2量化方法2.3量化算法原理2.4讨论3.感知量化训练QAT原理3.1QAT原理3.2量化算子插入3.3QAT训练流程3.4QAT

爱听歌的周童鞋·2023-10-22 22:23

PTQ量化和QAT量化

目录1--PTQ量化2--QAT量化1--PTQ量化PTQ量化表示训练后量化（PostTrainingQuantization）。

晓晓纳兰容若·2023-10-22 01:10

YOLOv5-QAT量化部署

目录前言一、QAT量化浅析二、YOLOv5模型训练1.项目的克隆和必要的环境依赖1.1项目克隆1.2项目代码结构整体介绍1.3环境安装2.数据集和预训练权重的准备2.1数据集2.2预训练权重准备3.训练模型

爱听歌的周童鞋·2023-10-19 22:26

模型量化

模型量化的原理与实践——基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化1、Tops是什么意思？

python算法工程师·2023-10-16 03:57

深度学习量化总结（PTQ、QAT）

背景目前神经网络在许多前沿领域的应用取得了较大进展，但经常会带来很高的计算成本，对内存带宽和算力要求高。另外降低神经网络的功率和时延在现代网络集成到边缘设备时也极其关键，在这些场景中模型推理具有严格的功率和计算要求。神经网络量化是解决上述问题有效方法之一，但是模型量化技术的应用会给模型带来额外噪音，从而导致精度下降，因此工程师对模型量化过程的理解有益于提高部署模型的精度。目录1.量化基础知识1.1

Sriven·2023-10-16 03:56

模型量化的原理与实践 —基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化

这里写自定义目录标题一、量化基础知识1.1Tops是什么意思？1.2什么是定点数？1.3定点数转换1.4什么是量化？1.5定点计算1.5.1定点计算——误差计算1.5.2定点计算——内存对比1.5.3定点计算——速度对比1.6量化有什么优缺点？2、线性映射非对称量化：3、逐层量化、逐组量化和逐通道量化4、在线量化和离线量化5、权重量化和权重激活量化6、量化的一般步骤三、模型校准1、什么是校准？2、

yhwang-hub·2023-10-16 03:26

PyTorch Quantization简介

基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化PyTorchQuantizationPyTorchQuantization是一种在机器学习中使用的技术，用于减少深度神经网络的大小和计算需求，使其更适合在内存和处理能力有限的设备上部署

python算法工程师·2023-10-14 14:21

nginx 异步openssl Intel QAT硬件加速方案

参考CentOS7安装QAT1.7加密卡_Remy的学习记录-CSDN博客GitHub-intel/QAT_Enginehttps://01.org/sites/default/files/downloads

securitysun·2023-10-13 11:10

yolov5支持动态batch_size、插入nms节点

names={cls_id:labelforcls_id,labelinenumerate(labels)}model=onnx.load("/wjr/develop/projects/yolov5/qat.on

jstzwjr·2023-09-16 11:05

tensorflow量化感知训练_谷歌发布了用于TensorFlow模型优化的量化感知训练

谷歌宣布了他们的TensorFlow模型优化工具包的量化感知训练(QAT)API的发布。

weixin_39796363·2023-09-10 11:52

加速Tensorflow量化网络

NVIDIAQATToolkitforTensorFlow和NVIDIATensorRT加速量化网络NVIDIA推出了适用于TensorFlow2的NVIDIAQuantization-AwareTraining(QAT

扫地的小何尚·2023-09-10 11:21

tensorflow QAT

tensorflowqathttps://www.wpgdadatong.com/tw/blog/detail/70672在边缘运算的重点技术之中，除了简化复杂的模块构架，来简化参数量以提高运算速度的这项模块轻量化网络构架技术之外。另一项技术就是各家神经网络框架（TensorFlow、Pytorchetc…）的模块优化能力，主要探讨TensorFlowLite的训练后之量化方式（Post-trai

Qinghuan1958·2023-09-10 11:20

量化QAT QLoRA GPTQ

模型量化的思路可以分为PTQ（Post-TrainingQuantization，训练后量化）和QAT（QuantizationAwareTraining，在量化过程中进行梯度反传更新权重，例如QLoRA

taoqick·2023-08-27 11:07

3.2 QAT官方案例

Good@dz·2023-08-24 10:44

3.1 PTQ与QAT的介绍

隐式量化(trt7版本之前)只具备PTQ一种量化形式（trtexec直接转换）各层精度不可控显示量化显性量化(trt8版本之后)支持带QDQ节点的PTQ以及支持带QDQ节点的QAT两种量化形式带QDQ节点的

Good@dz·2023-08-24 10:43

TensoRT量化第四课：PTQ与QAT

目录PTQ与QAT注意事项一、2023/5/8更新二、2023/5/12更新前言1.TensorRT量化2.PTQ3.QAT4.QAT实战4.1环境配置4.2pytorch_quantization简单示例

爱听歌的周童鞋·2023-07-31 09:45

ptq和qat后导出的onnx模型转换为 tensorRT 的int8模型注意事项

ptq和qat后导出的onnx模型转换为tensorRT的int8模型注意事项1.带有QDQ节点的onnx模型,无法转换为fp16精度的trt模型,仅仅可以用于转换int8精度的trt模型;2.onnx

_kx_·2023-07-22 13:16

0基础学习地平线QAT量化感知训练

基础理论知识3.文件准备与程序运行4.代码详解4.1导入必要依赖4.2主函数4.3构建fx模式所需要的float_model4.4不同阶段模型的获取4.5定义常规模型训练与验证的函数4.6float与qat

寻找永不遗憾·2023-07-20 07:00

Pytorch QAT for UNet

提供了两种量化模式：EagerMode和FXGraphMode.EagerMode需要手动指定需要融合（Fusion）的层，以及量化和反量化的位置，非常不好用，最开始我就是用的这种方式，踩了很多坑之后，虽然QAT

牧羊女说·2023-06-21 06:16

Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

在Pytorch上做QAT训练时，最开始使用的CPU，训练正常，后来尝试在GPU上训练，于是改动代码如下：#device=torch.device("cpu")device=torch.device("

牧羊女说·2023-06-19 01:26

TLS 加速技术：Intel QuickAssist Technology（QAT）解决方案

作者：vivo互联网服务器团队-YeFeng本文介绍了IntelQAT技术方案，通过Multi-Buffer技术和QAT硬件加速卡的两种方式实现对TLS的加速一、背景当前TLS已经成为了互联网安全的主要传输协议

vivo互联网技术·2023-06-10 18:00

INT8 中的稀疏性：加速的训练工作流程和NVIDIA TensorRT 最佳实践

NVIDIATensorRT最佳实践结构稀疏量化在TensorRT中部署稀疏量化模型的工作流程案例研究：ResNet-34要求第1步：从密集模型中进行稀疏化和微调第2步：量化PyTorch模型PTQ通过TensorRT校准QAT

扫地的小何尚·2023-06-06 23:13

车联网SOMEIP应用总结

SOMEIP1.1IEEE规范IEEE802.3bw：100BASE-T1IEEE802.3bp：1000BASE-T1IEEE802.1Q：VLANIEEE802.1Qav：FQTSSIEEE802.1Qat

SEP5010·2023-04-10 21:26

神经网络（模型）量化介绍 - PTQ 和 QAT

神经网络（模型）量化介绍-PTQ和QAT1.需求目的2.量化简介3.三种量化模式3.1DynamicQuantization-动态量化3.2Post-TrainingStaticQuantization

77wpa·2023-02-04 10:17

PyTorch QAT（量化感知训练）实践——基础篇

MappingfunctionThemappingfunctionisafunctionthatmapsvaluesfromfloating-pointtointegerspace.Acommonlyusedmappingfunctionisalineartransformationgivenby,whereristheinputandarequantizationparameters.Torec

EnjoyCodingAndGame·2023-01-28 15:31

pytorh终端化部署(C++)

对量化的支持目前有如下三种方式：PostTrainingDynamicQuantization，模型训练完毕后的动态量化；PostTrainingStaticQuantization，模型训练完毕后的静态量化；QAT

Chrsitina_S·2023-01-28 10:11

PyTorch模型量化(二)- FX Graph模式的量化方法介绍

Introduction由于最近项目需要，研究和学习PyTorchPTQ和QAT量化的使用。比较新的PyTorch版本目前推荐使用FXGraphModeQuantization。

侠之大者_7d3f·2023-01-26 00:48

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