pytorch静态量化int8

静态量化是一种将神经网络转换为定点数表示的技术，可以在保持模型准确性的同时减小模型的大小和加速模型的推理速度。下面是使用PyTorch进行静态量化的示例代码：

import torch
import torchvision

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

# 将模型转换为eval模式
model.eval()

# 定义一个示例输入
example_input = torch.rand(1, 3, 224, 224)

# 对模型进行静态量化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Conv2d}, dtype=torch.qint8
)

# 对示例输入进行推理
output = quantized_model(example_input)

# 打印输出
print(output)

在上面的代码中，我们首先加载了一个预训练的ResNet-18模型，并将其转换为eval模式。然后，我们定义了一个示例输入，并使用`torch.quantization.quantize_dynamic`函数对模型进行静态量化。最后，我们使用量化后的模型对示例输入进行推理，并打印输出。

相关问题

如何将ssd pytorch量化为int8

您可以使用PyTorch的Quantization API来将SSD PyTorch量化为int8。首先，您需要定义一个量化模型，然后使用PyTorch的Quantization API将其量化为int8。以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization as quant

# Define the SSD PyTorch model
class SSD(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SSD, self).__init__()
        # Define the layers of the model

# Create an instance of the model
model = SSD()

# Define the input data
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# Define the quantization configuration
quant_config = quant.QConfig(activation=quant.MinMaxObserver.with_args(dtype=torch.qint8), weight=quant.MinMaxObserver.with_args(dtype=torch.qint8))

# Create a quantized model
quantized_model = quant.quantize_dynamic(model, qconfig=quant_config, dtype=torch.qint8)

# Run the input data through the quantized model
output_data = quantized_model(input_data)

这将创建一个量化模型，并将其量化为int8。您可以使用`quantize_dynamic`函数来动态量化模型，这意味着模型将在运行时进行量化。您还可以使用其他量化函数来静态量化模型，这意味着模型将在训练时进行量化。

pytorch模型int8量化 MNIST

### PyTorch MNIST 模型 INT8 量化的实现

对于希望减少计算资源消耗并提高推理速度的应用场景而言，INT8量化是一种有效的方法。通过降低权重和激活值的精度到8位整数表示，可以在保持较高准确性的同时显著提升性能。

在PyTorch中执行INT8量化涉及几个重要步骤：

#### 准备环境与加载预训练模型
为了确保后续操作顺利进行，先安装必要的库，并导入所需的模块[^1]。

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from tqdm import tqdm

接着定义转换函数以及数据集加载器来获取MNIST测试集用于校准过程：

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
])

test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                              download=True, transform=transform)

calibration_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

#### 定义辅助类来进行统计收集
创建一个简单的观察者类以记录每一层的最大最小值范围，这对于后续确定合适的缩放因子至关重要：

class MinMaxObserver(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MinMaxObserver, self).__init__()
        self.min_val = float('inf')
        self.max_val = -float('inf')

    def forward(self, x):
        min_x = torch.min(x).item()
        max_x = torch.max(x).item()

        if min_x < self.min_val:
            self.min_val = min_x
        if max_x > self.max_val:
            self.max_val = max_x
            
        return x

#### 应用量化感知训练 (QAT) 或静态量化方法
这里展示的是基于静态仿真的方式，在此之前需确保已有一个经过充分训练好的浮点版本模型实例 `model` 可供使用。应用量化配置前记得设置为评估模式：

model.eval()  # Switch the model into evaluation mode.
quantized_model = torch.quantization.convert(model.to('cpu'), inplace=False)

如果采用动态量化，则只需指定哪些类型的层需要被处理；而对于静态量化来说，除了上述之外还需要额外提供代表性的输入样本以便于调整比例尺参数：

# Static Quantization Preparation
fused_model = torch.quantization.fuse_modules(
    copy.deepcopy(model), [['conv1', 'relu1'], ['conv2', 'relu2']])
qconfig_dict = {"": torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')}
prepared_quantized_model = torch.quantization.prepare_qat(fused_model, qconfig_spec=qconfig_dict)

for images, _ in calibration_loader:
    prepared_quantized_model(images)

final_quantized_model = torch.quantization.convert(prepared_quantized_model.cpu().eval(), inplace=False)

完成以上流程之后便得到了适用于部署阶段使用的低比特宽度网络结构——即完成了从FP32至INT8的数据类型转变工作[^2]。