Quantization 第3页

Pytorch量化(torch.quantization)

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。一个量化后的模型，其部分或者全部的tensor操作会使用int类型来计算，而不是使用量化之前的float类型。当然，量化还需要底层硬件支持，

hxxjxw·2023-01-28 10:41

pytorh终端化部署(C++)

pytorch量化Quantization保存加载INT8模型量化、保存、加载动态量化

Chrsitina_S·2023-01-28 10:11

pytorch的量化Quantization

相应资料均来自与pytorch官网二、Quantization量化相关知识就

冬日and暖阳·2023-01-28 10:10

QDROP: RANDOMLY DROPPING QUANTIZATION FOR EXTREMELY LOW-BIT POST-TRAINING QUANTIZATION

QDROP：用于极低比特训练后量化的随机丢弃量化XiuyingWei1,2∗,RuihaoGong1,2∗,YuhangLi2,XianglongLiu1,FengweiYu21StateKeyLabofSoftwareDevelopmentEnvironment,BeihangUniversity,2SenseTimeResearch{weixiuying,gongruihao,liyuhang

黑子小明·2023-01-27 13:04

PyTorch模型量化(二)- FX Graph模式的量化方法介绍

FXGraph模式量化Demo演示使用Post-Training-Quantization(PTQ)静态量化的主要流程：PyTorchFXGraph模式进行量化的主要流程step1~step4:step1

侠之大者_7d3f·2023-01-26 00:48

CNN网络量化--Two-Step Quantization for Low-bit Neural Networks

Two-StepQuantizationforLow-bitNeuralNetworksCVPR2018https://github.com/wps712/Two-Step-Quantization-AlexNethttps

O天涯海阁O·2023-01-18 17:12

Python图像处理丨带你认识图像量化处理及局部马赛克特效

1.1概述所谓量化（Quantization），就是将图

wadfdhsajd·2023-01-17 16:32

PyTorch量化实践（1）

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。

小风_·2023-01-15 23:43

《HAWQ-V3: Dyadic Neural Network Quantization》论文阅读

HAWQ-V3阅读笔记Abstract混合精度量化，integer-only，Methodology只采用均匀量化权重对称量化，激活非对称量化，对量化步长S采用静态量化，采用per-channel的量化方式3.1量化矩阵的乘法与卷积（核心：把浮点数的乘除改为二进制移位）考虑一层隐藏激活为h，权值张量为W，然后是ReLU激活。首先，将h和W量化为Shqh和Swqw，其中Sh和Sw为实值量化尺度，qh

Niko_尼公子不想转码·2023-01-05 08:24

TensorRT debug及FP16浮点数溢出问题分析

除了常规的加速功能外，TensorRT还提供了一套可用于engine生成过程中debug的工具，包括Polygraphy、ONNXGraphSurgeon和PyTorch-Quantization。

TracelessLe·2023-01-03 22:21

基础模型量化学习扩展仓库

项目地址（GitHub）：https://github.com/Ranking666/Base-quantization~~~欢迎各位交流、star、fork、issues~~~项目介绍：本仓库是基MNIST

RANKING666·2022-12-27 17:54

极智AI | 量化实现分享四：Data-Free Quantization 香不香？详解高通 DFQ 量化算法实现

文章目录1、DFQ量化原理1.1Cross-layerequalization1.2Absorbinghighbiases2.3Quantization2.4Quantizati

极智视界·2022-12-27 17:53

【量化】Post-Training Quantization for Vision Transformer

这是一篇北大与华为诺亚方舟实验室联合在2021年联合发表的论文，已经被2022年的cvpr收录。github地址：https://github.com/hahnyuan/PTQ4ViTViT量化的难点：如何找到合适的量化间隔？如何在量化时保持self-attentionmap的相对位置？是否可以混合精度地量化？第一个和第三的问题更具一般性，作者提出的trick理论上来说可以泛化到其它网络中。标准的

Treasureashes·2022-12-27 17:52

【模型量化】HAQ：强化学习让模型压缩90%而精度几乎不受影响

HAQ-for-Mobilenetv3-Quantization代码地址：https://github.com/Sharpiless/HAQ-for-Mobilenetv3-Quantization论文地址

BIT可达鸭·2022-12-23 23:11

weight pruning（权重剪枝）--学习笔记

模型压缩算法主要包括权重量化(quantization)、剪枝(pruning)、低秩分解等量化需

Wsyoneself·2022-12-17 09:34

【论文阅读】SensiMix: Sensitivity-Aware 8-bit index & 1-bit value mixed precision quantization for BERT co

论文信息SensiMix:Sensitivity-Aware8-bitindex&1-bitvaluemixedprecisionquantizationforBERTcompression作者：TairenPiao,IkhyunCho,U.KangID*发表单位：SeoulNationalUniversity发表期刊：PLOSONEReceived:August26,2021Accepted:M

zoetu·2022-12-14 19:03

数字图像基础之图像取样和量化（Image Sampling and Quantization）

1.取样和量化的基本概念（Concepts）获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，但是传感器的输出是连续的电压波形，因此需要把连续的感知数据转换为数字形式。这一过程由图像的取样与量化来完成。数字化坐标值称为取样；数字化幅度值称为量化。图像采样◆在取样时，若横向的像素数（列数）为M，纵向的像素数（行数）为N，则图像总像素数为M*N个像素。◆一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率

weixin_30394981·2022-12-14 08:36

ImportError: cannot import name ‘QuantStub‘ from ‘torch.ao.quantization‘

解决方法D:\ProgramData\Miniconda3\Lib\site-packages\torch\ao\quantization\__init__.py里面粘贴下面内容classQuantStub

salary_only_17k·2022-12-10 23:55

PyTorch量化报错后端不匹配

mostrecentcalllast):File"train.py",line136,inmain()File"train.py",line126,inmainquantized_model=torch.quantization.con

YulongYang1896·2022-12-09 11:28

如何解决报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘torch.ao.quantization‘

importtorchvision3.报错File"/usr/local/miniconda3/envs/***/lib/python3.8/site-packages/torchvision/models/quantization

hangyi2000·2022-12-09 11:42

深度学习：ImportError: cannot import name ‘QuantStub‘ from ‘torch.ao.quantization‘

错误语句：fromtorch.ao.quantizationimportQuantStub,DeQuantStub正确语句：fromtorch.quantizationimportQuantStub,DeQuantStubtorch版本问题。

学好迁移Learning·2022-11-24 05:36

torch与torchvision版本对应关系 & ImportError: cannot import name ‘QuantStub‘ from ‘torch.ao.quantization‘

torch与torchvision版本对应关系看下边的表格兄弟们看看是不是报这个：File"xxxxxxxx/xxxxx/tools/train.py",line10,infrommmcv.runnerimportinit_distFile"xxxxxxxx/.conda/envs/ga/lib/python3.7/site-packages/mmcv/runner/__init__.py",li

氵文大师·2022-11-24 05:06

No module named 'torch.quantization.qconfig'错误

Nomodulenamed‘torch.quantization.qconfig’这个由于torch版本问题，1.3版本的文件名QConfig因此重新引用下依赖，将torch版本升为1.4即可！！！

图像弟弟·2022-11-24 05:06

Paper Reading||Improving Low-Precision Network Quantization via Bin Regularization

ICCV2021)：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Han_Improving_Low-Precision_Network_Quantization_via_Bin_Regularization_ICCV

Bitterest·2022-11-22 20:35

【模型部署】NNI：剪枝和量化

模型压缩技术分类：剪枝（Pruning）和量化（Quantization）。(1)剪枝方法探索模型权重中的冗余，并尝试删除/修剪冗余和非关键的权重。(2)

Jackilina_Stone·2022-11-22 19:04

模型剪枝

模型压缩又可分很多方法，如剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、低秩分解（Low-rankfactorization）、知识蒸馏（Knowledgedistillation）。

ab0902cd·2022-11-22 18:53

音频处理——详解PCM数据格式

要将一段音频模拟信号转换为数字表示，包含如下三个步骤：1、Sampling(采样)2、Quantization(量化)

Spark！·2022-11-22 10:39

量子计算（七）：量子系统

文章目录量子系统前言一、量子化（Quantization）与量子态（QuantumState）二、量子叠加性（QuantumSuperposition）三、状态的演化（EvolutionofState）

Lansonli·2022-11-21 10:46

【2】谷歌2021模型量化白皮书《A White Paper on Neural Network Quantization》

2021google模型量化白皮书导读离线量化（PTQ）量化范围设置Min-max方法Meansquarederror（MSE）CrossentropyBNbasedrangesetting方法比较Cross-LayerEqualization（CLE）AbsorbinghighbiasesBiascorrection经验偏差校正分析偏差校正AdaRound导读上篇博客我们介绍了模型量化的硬件背景

一颗磐石·2022-11-20 12:47

通用目标检测开源框架YOLOv6在美团的量化部署实战

通过量化（Quantization）提升推理速

美团技术团队·2022-11-15 19:40

Learning to Quantize Deep Networks by Optimizing Quantization Intervals with Task Loss 论文总结

论文精读《LearningtoQuantizeDeepNetworksbyOptimizingQuantizationIntervalsWithTaskLoss》参考：油管视频三星论文揭秘Exynos9820NPU核心技术，未来将应用于存储器和传感器论文地址文章目录论文精读论文总览摘要1.引言2.相关工作3.方法可训练量化区间权重量化激活量化论文总览三星的嵌入式AI轻量级算法，在CVPR（19年）

早睡的叶子·2022-11-07 09:12

高效深度学习软硬件设计——神经网络压缩

Pruning模型剪枝步骤剪去参数——形状不规则剪去神经元——形状仍然规则WhyPruningPruningChangesWeightDistributionWeightclustering聚类权重霍夫曼编码Quantization

iwill323·2022-11-06 14:24

深度学习的模型压缩与加速（万字长文带你入门）

文章总结自：【深度学习的模型压缩与加速】台湾交通大学張添烜教授文章目录模型压缩方法1.剪枝（Pruning）2.量化（Quantization）TenserRT采用的模型压缩加速方法3.轻量化模型设计(

惊鸿落-Capricorn·2022-10-30 07:51

在ubuntu下将Pytorch模型部署到c++（三）（rknn模型量化）（已完结）

模型量化rknn环境搭建hybrid_quantization混合量化本项目使用rknn工具进行对模型的量化，rknn提供了python下的多种api接口，可以进行模型的转换、推理运行和性能评估。

w p h·2022-10-25 07:42

ModuleNotFoundError: No module named ‘torch.ao‘ 报错解决

transformer，在fromtorch.ao.quantizationimportQuantStub,DeQuantStub处报错，没有torch.ao原因torch版本太新解决把torch.ao.quantization

BRiAq·2022-10-20 22:17

读源码学算法之Octree color quantization

颜色量化（colorquantization）技术通过减少颜色数量实现图像的颜色压缩，旨在用尽可能少的颜色去尽可能逼真的还原图片。如下图所示：输入是一张图像，输出是一个调色板（只包含少量的颜色）+该调色板还原的输入图像（输入图像中的所有颜色均来自该调色板），最终使得还原后的图像跟输入图像尽可能接近。这种技术最早用于解决低质量设备上显示高质量图像的质量损失问题。八叉树颜色量化算法于1988年由M.G

Researcher-Du·2022-10-13 20:35

图像处理入门五

图像处理入门五1.图像量化处理（1）图像量化处理原理量化（Quantization）旨在将图像像素点对应亮度的连续变化区间转换为单个特定值的过程，即将原始灰度图像的空间坐标幅度值离散化。

come_closer·2022-10-11 09:52

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·2022-09-28 11:52

《GhostNet: More Features from Cheap Operations》论文解读

常见的方法有模型剪枝(pruning)，量化(quantization)和蒸馏(distillation)。常规的CNN网络提取到的特征图有很多冗余信息，如下图，扳手连接的两个位置的特征图类似。

zhuikefeng·2022-09-15 14:32

用POT工具实现YOLOv5模型INT8量化

不同于Quantization-awareTraining方法，POT使用起来更加简单，在改善CPU和硬件加速器延迟的同时缩减模型大小，且几乎不会降低模型准确率，因此广

LabVIEW_Python·2022-08-21 17:09

机器学习学习向量量化(Learning Vector Quantization，LVQ)

学习向量量化与K均值算法类似，但是K均值算法是在原数据没有类别标记的情况下，是一种无监督算法，而学习向量量化算法是在数据集类别标签的这些监督信息来辅助聚类。LVQ的目标是学得一组n维原型向量，每个原型向量代表一个聚类簇。计算待分类的数据与原型向量的差异度（欧氏距离），距离最近的原型向量的标签作为该数据的分类标签。LVQ算法过程如下：生成初始的原型向量我采用的是鸢尾花数据集，该数据集共三种分类，所以

猫猫虫(——)·2022-08-21 07:11

深度学习（三十七）——CenterNet, Anchor-Free, NN Quantization

CenterNetCenterNet是中科院、牛津、HuaweiNoah’sArkLab的一个联合团队的作品。（2019.4）论文：《CenterNet:KeypointTripletsforObjectDetection》上图是CenterNet的网络结构图。正如之前提到的，框对于物体来说不是一个最好的表示。同理，Corner也不是什么特别好的表示：绝大多数情况下，Corner同样是远离物体的。

antkillerfarm·2022-08-09 07:37

图像处理——采样与量化

文章目录前言一、连续图像和离散图像二、采样（sampling）三，图像的频域四，量化（quantization）五，采样与量化的参数选择六，数学基础前言从广义上说，图像是自然界景物的客观反映。

Arwin（Haowen Yu）·2022-08-07 07:23

【PyTorch量化实践（2）】

文章目录量化方法Post-TrainingDynamic/Weight-onlyQuantization预训练后动态量化Post-TrainingStaticQuantization(PTQ)预训练后静态量化Quantization-awareTraining

网络星空(luoc)·2022-07-25 07:00

Pytorch Tutoriais (PROTOTYPE) FX GRAPH MODE POST TRAINING STATIC QUANTIZATION

(PROTOTYPE)FXGRAPHMODEPOSTTRAININGSTATICQUANTIZATIONTutorials>(prototype)FXGraphModePostTrainingStaticQuantizationdoc:(prototype)FXGraphModePostTrainingStaticQuantization—PyTorchTutorials1.11.0+cu102d

vivavivaa·2022-07-25 07:58

Pytorch Tutoriais (PROTOTYPE) FX GRAPH MODE POST TRAINING DYNAMIC QUANTIZATION

(PROTOTYPE)FXGRAPHMODEPOSTTRAININGDYNAMICQUANTIZATIONTutorials>(prototype)FXGraphModePostTrainingDynamicQuantizationdoc:(prototype)FXGraphModePostTrainingDynamicQuantization—PyTorchTutorials1.11.0+cu1

vivavivaa·2022-07-25 07:27

Pytorch Tutoriais (PROTOTYPE) FX GRAPH MODE QUANTIZATION USER GUIDE

(PROTOTYPE)FXGRAPHMODEQUANTIZATIONUSERGUIDETutorials>(prototype)FXGraphModeQuantizationUserGuidedoc:(prototype)FXGraphModeQuantizationUserGuide—PyTorchTutorials1.11.0+cu102documentationAuthor:JerryZha

vivavivaa·2022-07-25 07:27

【深度学习】模型量化-笔记/实验

目录一、量化方法1、非对称量化2、对称量化3、随机量化二、量化类型1、动态量化（Dynamicquantization）2、静态量化（Staticquantization）3、量化感知训练（Quantization-awaretraining

嘟嘟太菜了·2022-07-25 07:52

pytorch量化方法总结

zhuanlan.zhihu.com/p/144025236https://zhuanlan.zhihu.com/p/352060808https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html

三寸光阴___·2022-07-25 07:51

PyTorch量化实践（2）

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。

小风_·2022-07-25 07:20

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