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 1198
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 2681
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 2574
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 9842
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。
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
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 7234
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 2422
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。
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
双色球每期的历史数据，截止至2025年11月20日，第25134期
最新发布
12-21
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基于微信小程序平台开发的连锁餐饮品牌点餐系统模拟实现项目_模仿肯德基德克士等知名快餐连锁品牌点餐流程与界面设计的微信小程序演示版_旨在通过构建一个具备完整点餐界面二级菜单联动功能和.zip
12-21
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全球各国塑料污染排放量shp矢量数据，单位kg·cap-1·y-1
12-21
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STM32F407 DSP加速的红外热成像系统实现与温度测量方法
12-21
本设计基于STM32F407ZET6微控制器，通过I²C总线接口连接AMG8833红外热成像传感器模块。系统软件架构采用HAL库进行底层驱动开发，以提升代码在不同硬件平台间的可移植性。考虑到原始热图像数据对存储空间的需求较高，应用程序在运行时动态调用malloc函数，从外部扩展的SRAM区域分配所需内存，从而有效管理数据缓冲区。 在数据处理环节，为优化运算效率，部分核心算法利用了微控制器内置的DSP（数字信号处理器）硬件加速单元，显著提升了图像处理速度。当前实现的软件功能聚焦于基础的热图像采集与重构，能够将传感器获取的原始热辐射信息转换为可视化的灰度或伪彩色图像。 需要说明的是，本版本程序未集成温度校准与环境补偿算法。若需应用于人体体温筛查或其他高精度温度测量场景，用户需在此基础上自行开发相应的温度标定、发射率校正及环境温度补偿模块，以确保最终输出数据的准确性与可靠性。 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！
（69页PPT）美颜印象APP产品营销年度战略规划案.pptx
12-21
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【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）
12-21
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕“博士论文复现”主题，重点介绍了光伏并网逆变器的阻抗建模与扫频法稳定性分析，涵盖锁相环和电流环的Simulink仿真实现。文档旨在通过完整的仿真资源和代码帮助科研人员复现相关技术细节，提升对新能源并网系统动态特性和稳定机制的理解。此外，文档还提供了大量其他科研方向的复现资源，包括微电网优化、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统分析等，配套MATLAB/Simulink代码与模型，服务于多领域科研需求。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源背景的研究生、博士生及科研人员，熟悉MATLAB/Simulink环境，有志于复现高水平论文成果并开展创新研究。; 使用场景及目标：①复现光伏并网逆变器的阻抗建模与扫频分析过程，掌握其稳定性判据与仿真方法；②借鉴提供的丰富案例资源，支撑博士论文或期刊论文的仿真实验部分；③结合团队提供的算法与模型，快速搭建实验平台，提升科研效率。; 阅读建议：建议按文档目录顺序浏览，优先下载并运行配套仿真文件，结合理论学习与代码调试加深理解；重点关注锁相环与电流环的建模细节，同时可拓展学习其他复现案例以拓宽研究视野。
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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