详细探讨模型PTQ量化每个步骤，涉及更多的技术细节和实际计算方法，以便更好地理解PTQ（Post-Training Quantization，训练后量化）的全过程。 1. 模型训练 我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。 2. 收集统计信息 在量化之前，我们需要从模型中收集统计信息，以帮助确定量化的参

目录 1. 介绍 2. 基本概念 2.1 映射函数 2.2 量化参数 2.3 校准 2.4 对称与非对称量化 2.5 Per-Tensor and Per-Channel 2.6 PTQ 2.7 QAT 2.8 敏感性分析 2.6 退火学习率 3. 几点建议 4. 总结 1. 介绍 Practical Quantization in PyTorch | P

对PTQ和QAT的详细解释在这篇哦： 《模型量化（三）—— 量化感知训练QAT（pytorch）》 本文给的代码是基于tensorflow 目录 PTQ只量化权重权重和激活值全量化 QAT套路创建和训练模型用QAT克隆和微调预训练模型量化模型评估TF和TFLite PTQ 只量化权重 只是优化了模型大小，对于模型的计算没什么优化，因为W * X时，W要反量化为浮点进行运算

系列文章目录 第一章 TensorRT优化部署（一）–TensorRT和ONNX基础 第二章 TensorRT优化部署（二）–剖析ONNX架构 第三章 TensorRT优化部署（三）–ONNX注册算子 第四章 TensorRT模型优化部署（四）–Roofline model 第五章 TensorRT模型优化部署（五）–模型优化部署重点注意 第六章 TensorRT模型优化部署（六）–Quanti

文章目录 1. 概述1.1 PTQ 和QAT的量化流程1.1.1 PTQ 量化流程1.1.2 QAT 量化流程 1.2 PTQ 和QAT的优缺点 2. 项目代码的使用2.1 环境安装2.2 代码使用 3. 代码详解3.1 数据校准calibrate3.2 敏感层分析sensitive layer3.2.1 quant模型及calib_dataloader准备3.2.2 校准模型

目录 前言1. YOLOv7-PTQ量化流程2. 模型标定3. 敏感层分析 前言 手写 AI 推出的全新 TensorRT 模型量化实战课程，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考。 该实战课程主要基于手写 AI 的 Latte 老师所出的 TensorRT下的模型量化，在其课程的基础上，所整理出的一些实战应用。 本次课程为 YOLOv7 量化实战第三课，主要介绍 YOLOv

本次试验是基于yolov5n的模型进行ptq、qat的量化以及敏感层分析的试验。 Post-Training-Quantization（PTQ）是目前常用的模型量化方法之一。以INT8量化为例，PTQ处理流程如下： 首先在数据集上以FP32精度进行模型训练，得到训练好的baseline模型； 使用小部分数据对FP32 baseline模型进行calibration（校准），这一步主要是得到网

目录 前言1. YOLOv7-PTQ量化流程2. 准备工作3. 插入QDQ节点3.1 自动插入QDQ节点3.2 手动插入QDQ节点 前言 手写 AI 推出的全新 TensorRT 模型量化实战课程，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考。 该实战课程主要基于手写 AI 的 Latte 老师所出的 TensorRT下的模型量化，在其课程的基础上，所整理出的一些实战应用。 本次

目录 1--PTQ量化 2--QAT量化 1--PTQ量化 PTQ量化表示训练后量化（Post Training Quantization）。使用一批校准数据对训练好的模型进行校准，将训练好的FP32网络直接转换为定点计算的网络，过程中无需对原始模型进行任何训练，而只对几个超参数调整就可完成量化过程。（计算每一层的scale）         TensorRT提供的PT