PPQ 项目安装与使用教程

PPQ 项目安装与使用教程

ppq ppq - 一个面向工业应用的神经网络量化工具，支持多种硬件平台和推理框架，适合从事深度学习模型优化和部署的 AI 工程师。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pp/ppq

1. 项目目录结构及介绍

PPQ（PPL Quantization Tool）是一个强大的离线神经网络量化工具。以下是PPQ项目的目录结构及其主要文件的介绍：

ppq/
├── assets/
├── md_doc/
├── ppq/
├── tests/
├── .gitignore
├── pre-commit-config.yaml
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── ProgramEntrance_1.py
├── ProgramEntrance_2.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── ...

主要目录和文件介绍：

• assets/：存放项目相关的资源文件。
• md_doc/：存放项目的Markdown文档。
• ppq/：PPQ的核心代码目录，包含量化工具的主要实现。
• tests/：存放项目的测试代码。
• .gitignore：Git忽略文件配置。
• pre-commit-config.yaml：预提交钩子配置文件。
• LICENSE：项目许可证文件。
• MANIFEST.in：Python包的清单文件。
• ProgramEntrance_1.py 和 ProgramEntrance_2.py：项目的启动文件。
• README.md：项目的介绍和使用说明。
• requirements.txt：项目依赖的Python包列表。
• setup.py：Python包的安装脚本。

2. 项目启动文件介绍

PPQ项目有两个主要的启动文件：ProgramEntrance_1.py 和 ProgramEntrance_2.py。这两个文件是项目的入口点，用于启动量化工具的不同功能。

ProgramEntrance_1.py

• 功能：主要用于执行基本的量化任务。
• 使用方法：通过命令行或脚本调用该文件，传入相应的参数来启动量化过程。

ProgramEntrance_2.py

• 功能：用于执行更复杂的量化任务，如自定义量化策略和优化过程。
• 使用方法：通过命令行或脚本调用该文件，传入高级参数来启动量化过程。

3. 项目配置文件介绍

PPQ项目的配置文件主要包括以下几个：

pre-commit-config.yaml

• 功能：配置Git预提交钩子，用于在提交代码前执行一些自动化检查和格式化操作。
• 使用方法：安装pre-commit工具后，该配置文件会自动生效。

requirements.txt

• 功能：列出项目依赖的Python包及其版本。
• 使用方法：通过pip install -r requirements.txt命令安装所有依赖包。

setup.py

• 功能：用于打包和安装PPQ项目。
• 使用方法：通过python setup.py install命令安装PPQ。

.gitignore

• 功能：指定Git在版本控制中忽略的文件和目录。
• 使用方法：无需手动操作，Git会自动根据该文件忽略指定的文件。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用PPQ项目。希望本教程对您有所帮助！

ppq ppq - 一个面向工业应用的神经网络量化工具，支持多种硬件平台和推理框架，适合从事深度学习模型优化和部署的 AI 工程师。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pp/ppq