pytorch中的PTQ与QAT量化代码区别
时间: 2024-10-24 09:09:56 浏览: 10
PyTorch中的精度感知量化(Post-training Quantization, PTQ)和快速适应量化(Quantization-Aware Training, QAT)是两种不同的模型量化技术。
1. **Post-training Quantization (PTQ)**: 这是在模型训练完成后进行的量化过程。它通常涉及到将权重和激活从浮点数(如FP32)转换为更紧凑的量化数据类型,比如INT8。在PTQ中,我们首先用全精度模型做推理,然后基于这个模型的性能对量化后的模型进行评估和调整。常见的库如`torch.quantization`提供了对模型进行静态量化的方法,如`quantize_fx()`。
```python
# 示例
model = ... # 加载预训练模型
quantized_model = torch.quantize_dynamic(model, ...)
```
2. **Quantization-Aware Training (QAT)**: 相比之下,QAT是一个在线的过程,它会在训练期间就考虑量化的影响。在每一轮训练中,模型的权重都会通过模拟量化后的计算流程更新,这样可以在优化过程中直接适应量化带来的误差。这种方法通常能获得更好的量化效果,但需要额外的训练时间和资源。QAT的实现同样在`torch.quantization`模块中有支持,例如使用`torch.quantization.prepare()`和`torch.quantization.convert()`进行准备和转换。
```python
# 示例
model = ... # 加载预训练模型
prepared_model = torch.quantization.prepare(model, ...)
... # 开始QAT训练
quantized_model = torch.quantization.convert(prepared_model)
```
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