pytorch量化融合

pytorch量化融合是将量化和融合两个步骤结合在一起的过程。量化是将模型中的浮点数参数和操作转换为定点数，以减少内存占用和加速推理。融合是将多个操作合并为一个操作，以减少计算量和内存占用。量化融合可以进一步减少内存占用和加速推理。

以下是pytorch量化融合的步骤：
1.定义模型并加载预训练模型。
2.定义量化配置。
3.将模型和量化配置传递给torch.quantization.quantize函数，以获得量化模型。
4.定义融合配置。
5.将量化模型和融合配置传递给torch.quantization.fuse_modules函数，以获得量化融合模型。

下面是一个示例代码，演示了如何对预训练的resnet18模型进行量化融合：

import torch
import torchvision.models as models
import torch.quantization

# 加载预训练模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 定义量化配置
quant_config = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')

# 量化模型
quantized_model = torch.quantization.quantize(model, quant_config)

# 定义融合配置
fuse_config = torch.quantization.get_default_fusion_config()

# 融合模型
fused_model = torch.quantization.fuse_modules(quantized_model, fuse_config)

# 打印量化融合模型
print(fused_model)