pytorch量化感知训练

在PyTorch中，量化感知是指通过使用观察器(Observer)对模型的激活值进行校准和量化的过程。通过量化感知，可以将浮点数的激活值转换为定点数，从而实现模型的量化和压缩，以减少内存占用和计算成本。 在PyTorch中，可以使用不同的方案来初始化观察器。可以指定仿射或对称方案，但并非所有的观察器都支持这两种方案。可以通过传入qscheme参数来指定方案。例如，在初始化MovingAverageMinMaxObserver时，可以使用torch.per_tensor_affine或torch.per_tensor_symmetric作为qscheme参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [PyTorch QAT（量化感知训练）实践——基础篇](https://blog.csdn.net/ywcpig/article/details/125978635)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

### PyTorch 量化使用指南 #### 一、概述 PyTorch 提供了多种工具和技术来支持模型的量化操作，这有助于减少内存占用并加速推理过程。对于希望部署高效模型的应用场景而言尤为重要[^1]。 #### 二、准备环境 为了开始量化工作流程，在启动之前需确认已安装最新版本的 PyTorch 库以及必要的依赖项。可以通过官方文档获取详细的安装指导。 #### 三、静态量化 静态量化是指在网络训练完成后对其进行的一次性转换处理方式之一；它通常涉及收集校准数据集上的统计信息以确定最佳的比例因子和零点偏移值。下面是一个简单的例子说明如何实现这一目标： ```python import torch from torchvision import models # 加载预训练模型 model_fp32 = models.resnet18(pretrained=True) # 设置为评估模式 model_fp32.eval() # 定义量化配置 qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm') # 准备用于量化的浮点模型 model_prepared = torch.quantization.prepare(model_fp32, qconfig_spec=qconfig) # 假设有一个加载器可以提供代表性的样本批次 data_loader_calibration = ... for data, _ in data_loader_calibration: model_prepared(data) # 运行前向传播以累积统计数据 # 转换成最终的量化模型 model_int8_static = torch.quantization.convert(model_prepared) ``` 上述代码片段展示了从创建到应用量化设置的过程，并通过遍历少量代表性样本来完成激活函数范围估计的任务。 #### 四、动态量化 不同于静态方法，动态量化仅针对某些特定层（如线性变换）实施整数量化策略而不改变其他部分的数据类型。这种方式特别适合于自然语言处理领域内的序列建模任务。这里给出一段示范代码： ```python import torch.nn as nn class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self,...): super().__init__() self.lstm = nn.LSTM(...) def forward(self,x): output,(hn,cn)=self.lstm(x) return output,hn,cn def dynamic_quantize_lstm(lstm_model): lstm_model.qconfig = torch.quantization.default_dynamic_qconfig quantized_lstm = torch.quantization.QuantWrapper(lstm_model) return quantized_lstm lstm_net=dynamic_quantize_lstm(LSTMModel()) ``` 此段脚本定义了一个简易版LSTM网络结构及其对应的动态量化封装逻辑。 #### 五、量化感知训练(QAT) QAT 是一种更先进的技术路径，允许在整个训练周期内模拟低精度运算效果从而获得更好的性能表现。以下是执行 QAT 的基本框架： ```python # 初始化未压缩的基础模型 base_model = MyNet().train() # 配置量化参数 base_model.fuse_model() # 如果适用的话融合卷积批标准化等操作 base_model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm') # 将其转变为可训练状态下的量化形式 quantized_trainable_model = torch.quantization.prepare_qat(base_model) # 开始常规迭代更新权重直至收敛... optimizer = ... criterion = ... for epoch in range(num_epochs): for input,target in trainloader: optimizer.zero_grad() pred = quantized_trainable_model(input) loss=criterion(pred,target) loss.backward() optimizer.step() # 结束后转成不可变的INT8表示法 final_quantized_model=torch.quantization.convert(quantized_trainable_model) ``` 这段程序描述了怎样利用 PyTorch 内置功能来进行完整的量化感知训练循环，包括前期准备工作到最后一步的实际转化动作。