PPQ 项目安装及使用教程

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PPQ 项目安装及使用教程

ppqppq – 一个面向工业应用的神经网络量化工具，支持多种硬件平台和推理框架，适合从事深度学习模型优化和部署的 AI 工程师。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pp/ppq

1. 项目目录结构及介绍

PPQ 的目录结构大致如下：

PPQ/ ├── docs/ # 文档目录 ├── examples/ # 示例代码目录 ├── src/ # 主要源代码目录 │ ├── core/ # 核心功能模块 │ ├── executor/ # 执行器模块 │ ├── analyser/ # 分析工具模块 │ └── ... ├── tests/ # 测试用例目录 ├── setup.py # Python 安装脚本 └── requirements.txt # 依赖包列表 

• docs: 包含项目相关的文档和说明。
• examples: 提供实际操作的例子，帮助用户快速理解和上手。
• src: 存放主要的源代码，包括核心组件和各类工具模块。
• tests: 单元测试和集成测试的代码，确保代码质量。
• setup.py: Python 项目打包安装脚本。
• requirements.txt: 列出项目运行所需的所有第三方库。

2. 项目启动文件介绍

在 PPQ 中，没有特定的主入口文件作为启动点，因为该项目主要用于命令行接口（CLI）执行。用户通常是通过 Python 脚本或者 CLI 命令来调用 PPQ 的不同功能模块。例如，可以使用以下命令进行模型量化：

python -m ppq <command> --option value 

其中 <command> 是 PPQ 的子命令，如 quantize 或 analyze，--option value 是对应的选项和值。

3. 项目的配置文件介绍

PPQ 支持配置文件以 JSON 格式定义量化参数和设置。一个典型的配置文件可能包含以下部分：

{ "model_path": "path/to/your/model.onnx", "output_path": "path/to/output/folder", "calibration_dataset": { "data_loader": "custom_data_loader_function", "num_calibration_batches": 5 }, "target": "TensorRT", "precision": "int8", "policy": { "quant_type": "full_quant", "activation_strategy": "channel_wise", "weight_strategy": "asymmetric" } } 

• model_path: 输入模型文件路径。
• output_path: 输出量化后的模型保存位置。
• calibration_dataset: 校准数据集的信息，包括数据加载器函数名和校准批次数。
• target: 目标平台，如 TensorRT、OpenVINO 等。
• precision: 量化精度，如 int8。
• policy: 量化解决策略，包括量化的类型、激活和权重策略。

创建配置文件并按照需求调整参数，然后在 CLI 命令中指定该文件：

python -m ppq quantize --config config.json 

以上就是 PPQ 项目的基本目录结构、启动方式以及配置文件的相关介绍。通过这些信息，你可以开始尝试安装和使用 PPQ 进行深度学习模型的量化工作了。

ppqppq – 一个面向工业应用的神经网络量化工具，支持多种硬件平台和推理框架，适合从事深度学习模型优化和部署的 AI 工程师。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pp/ppq