pytorch BN 量化

在PyTorch中，BN（Batch Normalization）层的量化过程相对复杂。首先，由于通常会在卷积层后面接一个BN层，并且在前向推理时为了加速经常会将BN层的参数融合到卷积层的参数中，因此在训练模拟量化中也需要按照这个流程进行。具体来说，首先需要将BN层的参数和卷积层的参数融合在一起，然后对这个参数进行量化。这个过程可以参考德澎的PPT。

另外，代码实现中包含两个版本，一个是不融合BN的训练模拟量化，一个是融合BN的训练模拟量化。而为什么融合之后结果如上图所示，可以通过下面的公式来解释。

如果你想实现将模型进行量化，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库，并定义模型结构。
2. 定义一个自定义的模型类，包含线性层（nn.Linear）、GRU层（nn.GRU）和ReLU层（nn.ReLU）。
3. 在forward方法中，按照顺序对输入数据进行线性、GRU和ReLU操作。
4. 创建模型的实例，并将其设置为评估模式（eval）。
5. 使用torch.quantization.quantize_dynamic函数对模型进行动态量化，并指定要量化的NN算子（nn.Linear和nn.GRU）。
6. 可选地可以将权重量化为float16或qint8。
7. 保存或加载量化模型的状态字典。
8. 可以使用torch.jit.save和torch.jit.load函数来保存和加载脚本化量化模型。
9. 可以通过获取量化模型的参数来进一步处理。

以上是关于PyTorch中BN层的量化的一些解释和步骤，希望对你有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch模型量化](https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127720783)[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: 50%"]
- *3* [Pytorch模型量化](https://blog.csdn.net/qq_34218078/article/details/127521819)[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: 50%"]
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