量化PTQ QAT

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#量化

博客围绕量化技术展开，涉及PTQ和QAT相关内容。量化是信息技术领域重要技术，PTQ和QAT在其中发挥关键作用，能提升系统性能和效率。

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魇餍
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【算能】训练后量化（PTQ）深度解析
浩瀚之水的专栏
04-03 1197
PTQ是平衡效率与精度的核心技术，尤其适合边缘计算与实时推理场景。在算能TPU生态中，结合TPU-MLIR工具链与硬件级优化，开发者可快速实现模型轻量化。关键成功因素包括：​校准数据代表性、敏感层保护策略及硬件特性匹配。对于精度要求严苛的任务，建议后续探索QAT或混合精度方案。
Post-Training-Quantization（PTQ）
qq_44089890的博客
04-08 2680
Post-Training-Quantization（PTQ）是一种在训练后对量化进行的技术，它可以将原始的浮点模型转换为适合于边缘设备的低比特宽度（如8位或4位）的固定点模型。该技术可以减小模型的大小，并且可以在一定程度上加速模型的推理速度。PTQ通常分为以下几个步骤：训练模型：首先需要使用浮点模型在大规模数据集上进行训练，以获得高精度的模型。收集统计信息：在训练后，需要使用代表性数据集来收集模型的统计信息，例如权重的最大值和最小值，激活值的分布等。
模型量化（二）—— 训练后量化PTQ（全代码）
全栈O-Jay的博客
03-13 1万+
训练后量化（Post-training Quantization，PTQ）是一种常见的模型量化技术，它在模型训练完成之后应用，旨在减少模型的大小和提高推理速度，同时尽量保持模型的性能。训练后量化对于部署到资源受限的设备上，如移动设备和嵌入式设备，特别有用。
深度学习模型量化：从 PTQ 到 QAT 的深入解析---part A
weixin_42072959的博客
12-09 2569
AI模型进行边缘计算一般可以进行量化以提高计算效率，PTQ是在模型训练完成后，对模型参数和激活值进行量化的技术。由于无需修改训练过程，其实现简单且开销低。然而，PTQ会在量化过程中引入近似误差，可能导致模型精度下降。QAT通过在训练过程中模拟量化操作，让模型逐步适应量化误差，从而在量化后仍能保持较高精度。其训练过程与标准训练类似，但在每次前向传播中引入了量化和反量化操作。
YOLOv7-PTQ量化部署
周同学的博客
10-22 2438
YOLOv7-PTQ量化部署
深度学习量化总结（PTQ、QAT）
Sriven的博客
04-27 9840
并不是所有的模型，都很适合量化。在实际的生产环境中，我们经常会遇到一些模型，量化之后精度不好，其根本原因是因为浮点阶段的模型并不适合量化。这里说明一些常见的不适合量化的浮点情况。在实际执行的时候，可以通过 debug 工具去发现模型当中不适合量化的部分。受限于量化的方法和编译器的限制，目前量化的 op 实现，会有一些限制或者误差。这种算子的误差一般有两种体现，第一种是 QAT 的时候精度会有影响（情况很少），第二种是 QAT 转 Quantized 的时候精度会有影响。
深度学习量化双雄：PTQ 与 QAT 的技术剖析与实战
m0_51738372的博客
08-31 406
《深度学习量化技术：PTQ与QAT的实用指南》 本文系统介绍了FP32模型量化至INT8的两大核心技术。量化可带来4倍的模型压缩与算力提升，主要包括训练后量化(PTQ)和量化感知训练(QAT)两种方案。PTQ无需训练，通过统计权重/激活极值确定量化参数，但精度损失1-3%；QAT在训练中模拟量化误差，精度损失<0.5%，但需额外训练。实践建议：已训练模型用PTQ，精度敏感或新训练模型用QAT。量化参数(scale/zero-point)在推理时作为常量吸收，不增加计算开销。
精选资源
yolov8 PTQ和QAT量化源码
12-09
1.使用pytorch_quantization对yolov8进行量化: 包括ptq量化、敏感层分析、qat量化 2.修改ptq、qat、敏感层分析配置参数后直接运行 python yolov8_ptq_int8.py 其中： （1） quant_flow_ptq_int8.py是PTQ int8量化...
一文了解模型量化中的QAT和PTQ
热门推荐
m0_38043555的博客
06-27 2万+
一文了解模型量化中的QAT和PTQ 由于前一段时间在做模型的转换工作，实际部署的时候需要一些模型加速的方法，常用的有各家的inference框架，如mnn,tnn,tensorrt等，这些框架除了fp32精度外，都支持了int8的精度，而量化到int8常常可以使我们的模型更小更快，所以在部署端很受欢迎。 常用的模型量化方式有训练中量化，QAT,和训练后量化，PTQ，之前转trt时，用的就是PTQ，在一些常用的模型上表现还不错，几乎没有什么掉点，但是在复杂模型，如带有swish的模型啊，或者nas搜出来的模型
精选资源
基于yolov5的PTQ和QAT量化完整代码
03-18
1. quant_flow_ptq_int8.py是PTQ int8量化脚本 2. quant_flow_qat_int8.py 是QAT int8量化脚本 3. quant_flow_ptq_sensitive_int8.py 是敏感层分析的脚本
训练后量化(PTQ) 工作流理解
LF_AI的博客
07-07 7232
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。本文...
PTQ量化和QAT量化
牵一只蜗牛去散步
10-19 2420
使用一批校准数据对训练好的模型进行校准，将训练好的FP32网络直接转换为定点计算的网络，过程中无需对原始模型进行任何训练，而只对几个超参数调整就可完成量化过程。（计算每一层的scale）同时TensorRT还会进行图优化，当一个OP设置为Int8精度，但其与另一个OP合并会导致速度更快时，TensorRT就会将两个OP合并，并忽略用户设置的INT8精度。使用QAT量化时，会为权重值和激活值插入Q节点（量化节点，FP32→INT8）和DQ节点（反量化节点，INT8→FP32）来模拟量化的过程。
基于Python_Flask框架与MySQL_57数据库构建的轻量级企业级后台管理系统_集成用户权限管理_角色分配_数据可视化仪表盘_日志记录_文件上传下载_多模块CRUD操作_.zip
12-20
基于Python_Flask框架与MySQL_57数据库构建的轻量级企业级后台管理系统_集成用户权限管理_角色分配_数据可视化仪表盘_日志记录_文件上传下载_多模块CRUD操作_.zip
一个使用Python编程语言实现数据挖掘领域核心经典算法的综合性开源代码库与学习资源项目_该项目系统性地涵盖了从数据预处理到模型评估的完整数据挖掘流程包含决策树算法如ID3_C4.zip
12-20
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基于Vue.js与JavaScript的古籍文字检测识别系统源码及部署指南
12-20
**项目概述：** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`，基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引：** 1. **获取项目文件**后，进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令： ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢，可通过指定镜像源加速： ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器： ```bash npm run dev ``` 启动后，可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署：** - 生成测试环境产物： ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本： ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令：** - 预览构建后效果： ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览： ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复： ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明：** 本系统代码经过完整功能验证，运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员，可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改，以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
EI复现基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度（Matlab代码实现）
12-20
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型，重点研究了包含P2G-CCS（电转气-碳捕集与封存）耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本，通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行，提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建（涵盖经济性与环保性）、约束条件处理及求解方法，并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证，实现了科研级复现。此外，文档附带网盘资源链接，提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员；熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标：①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文；②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用；③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响；④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资源，先通读文档理解整体思路，再逐步调试代码，重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系；可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
【Ćuk转换器】Ćuk转换器将输入的直流电压转换为输出的直流电压，同时输出电压的极性相反（Simulink仿真实现）
12-20
【Ćuk转换器】Ćuk转换器将输入的直流电压转换为输出的直流电压，同时输出电压的极性相反（Simulink仿真实现）
（26页PPT）智慧水务解决方案数字孪生.pptx
最新发布
12-20
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芯片查询大全V2.3：芯片替换查询
12-20
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/362cb3eb6645 CodeX 少女前线芯片计算器CodeX 使用说明 转载请注明出处，禁止用于商业。 release (latest by date) All Releases 目前功能： 从本地代理/网络代理获取芯片数据 配置各小队参数 为各小队配置不同的芯片组合方案（例如用不用5格） 按格数筛选方案 在方案列表中直接对各属性排序 Top n 计算并显示当前各小队的满强化属性 保存为各小队选择的配置 在计算中排除已经选择的配置中的芯片 依赖 zlib gzip-hpp openssl 芯片图片素材来自GFTool 芯片解法数据来自GFChipToolX 打赏 微信扫码支持一下~ 微信打赏
PTQ QAT
12-08
### PTQ详细介绍 #### 原理 PTQ即训练后量化，没有反向传播不进行权重更新，前向传播只是用来统计。其核心是在训练图里插入FakeQuant节点，公式为$w_q = round(clip(w / scale)) * scale$ 。前向过程模拟量化误差，反向传播时采用STE把梯度直接传给FP32权重。PTQ不依赖原始训练过程，只需对模型进行少量样本的统计与校准即可完成，通过分析权重和激活的统计分布，寻找一个最优的量化映射，使离散化误差最小化。PTQ没有反向传播不进行weight更新，前向只是用来统计，伪量化对PTQ来说可有可无 [^3][^4]。 #### 应用场景 适用于模型已训练好，且对精度要求不苛刻的场景。当模型需要快速部署到边缘设备，且能够接受一定的精度损失时，PTQ是一个不错的选择。它可以在不进行大规模重新训练的情况下，快速将模型进行量化，减小模型大小并提升推理速度 [^3]。 ### QAT详细介绍 #### 原理 QAT即量化感知训练，需要插入QAT算子且需要训练进行微调。流程为准备一个预训练模型，在模型中添加QAT算子，微调带有QAT算子的模型，将微调后模型的量化参数（q - params）存储下来，最后量化模型执行推理。在训练时采用伪量化，因为如果不使用伪量化，由于导数为0无法进行梯度更新。在训练图里插入FakeQuant节点，前向模拟量化误差，反向传播时STE把梯度直接传给FP32权重，让网络学会“抗量化”。其粒度方面，默认权重是per - channel，激活是per - tensor，最新研究中scale/zero - point亦可作为可学习参数进行端到端更新 [^2][^3]。 #### 应用场景 适用于精度敏感，可接受再训练的场景。当模型对精度要求较高，且有足够的训练资源（如完整训练集和GPU时间）时，QAT能够在量化的同时保证模型精度几乎无损，支持4 - bit超低比特量化 [^3]。 以下是PyTorch中QAT的示例代码： ```python import torch, torchvision, torch.quantization as tq model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) model.train() tq.prepare_qat(model, qconfig=tq.get_default_qat_qconfig('fbgemm')) opt = torch.optim.AdamW(model.parameters(), 1e-4) # 假设train_loader是训练数据加载器 for x, y in train_loader: loss(model(x), y).backward() opt.step() torch.jit.save(tq.convert(model.eval()), 'qat.pt') ```
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