onnx模型量化int8

ONNX模型量化int8是一种将模型数据从浮点表示转换为8位整数表示的优化方法。这种量化方法可以带来多个好处。首先，使用8位整数数据进行计算时，NVIDIA GPU可以使用更快更低成本的8位张量核来执行卷积和矩阵乘法运算，从而提高计算吞吐量。其次，将数据从内存移动到计算单元需要时间和能量，并且会产生热量，将激活和参数数据的精度从32位浮点值降低到8位整数可以减少数据量，从而节省能量并减少热量的产生。此外，对于具有带宽限制的层，减少内存占用可以提高缓存利用率和参数更新效率。因此，ONNX模型量化int8是一种有效的优化方法，可以在保持模型准确性的同时提高计算效率和节省资源。\[3\]

要将模型量化为int8，可以使用PyTorch的torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX格式，并在导出时设置opset_version为13以支持每通道量化（PCQ）。在导出时，还可以将do_constant_folding参数设置为True，以生成更小且可读性更好的模型。以下是导出模型为ONNX并进行量化的示例代码：

import torch
import torchvision
import torch.onnx

# 初始化模型
model = torchvision.models.__dict__\[model_name\](pretrained=pretrained)

# 导出模型为ONNX
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 输入的示例数据
onnx_filename = "model.onnx"  # 导出的ONNX文件名
opset_version = 13  # 使用的opset版本
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_filename, verbose=False, opset_version=opset_version, do_constant_folding=True)

通过以上代码，您可以将PyTorch模型导出为ONNX格式，并在导出时进行量化，从而将模型数据转换为int8表示。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [利用TensorRT实现INT8量化感知训练QAT](https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/120904429)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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