超分辨率网络的量化代码
时间: 2024-05-13 19:02:42 浏览: 22
以下是一个基于 PyTorch 框架的超分辨率网络量化代码示例,包括了对权重和激活值的量化操作:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.quantization import QuantStub, DeQuantStub, quantize_dynamic
# 定义超分辨率网络
class SRNet(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(SRNet, self).__init__()
self.quant = QuantStub() # 输入量化
self.dequant = DeQuantStub() # 输出量化
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
def forward(self, x):
x = self.quant(x) # 输入量化
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.relu(self.conv2(x))
x = self.conv3(x)
x = self.dequant(x) # 输出量化
return x
# 加载训练好的模型
model = SRNet()
model.load_state_dict(torch.load('srnet.pth'))
# 静态量化(量化权重和激活值)
quantized_model = torch.quantization.quantize_static(model, qconfig=torch.quantization.get_default_qconfig())
# 动态量化(动态决定量化参数)
quantized_model_dynamic = quantize_dynamic(model, {torch.nn.Conv2d}, dtype=torch.qint8)
# 将量化后的模型保存
torch.save(quantized_model.state_dict(), 'srnet_static_quantized.pth')
torch.save(quantized_model_dynamic.state_dict(), 'srnet_dynamic_quantized.pth')
```
以上代码中,`QuantStub` 和 `DeQuantStub` 分别用于对输入和输出进行量化和反量化操作。`quantize_static` 函数和 `quantize_dynamic` 函数分别实现了静态量化和动态量化,其中 `quantize_static` 会在模型中添加量化层,而 `quantize_dynamic` 则会动态决定量化参数。最后,可以通过 `state_dict()` 函数将量化后的模型保存到文件。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)