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简介

PPQ 是 Sensetime OpenPPL 团队开源的量化部署工具，经过量化的神经网络往往能够在端侧加速600%~800%，而在目前已经支持OpenPPL, TensorRT, SNPE, NXP, Metax等多个不同平台的量化模拟与网络部署。PPQ 不仅限于提供强大而先进的量化优化算法，同时提供强大的网络调度工具、完善的硬件计算模拟、量化误差的分析工具等等，这些工作能够使得你的神经网络更加安全地部署在目标设备上，其量化误差最终是可控的。

安装 ppq 库

1. 安装 CUDA Toolkit：首先，确保系统已经安装了 CUDA Toolkit。可以从 NVIDIA 官网下载并安装适合操作系统和 GPU 的 CUDA 版本。

2. 安装编译器：

   对于 Linux 用户:
   需要安装 Ninja 构建系统，可以通过以下命令安装：

   apt-get install ninja-build
   

   对于 Windows 用户:

   1. 需要从 Ninja 的 GitHub 释放页面 下载 Ninja 可执行文件(.exe)，并将其添加到 Windows PATH 环境变量中。双击Path变量即可，之后点击新建。Releases · ninja-build/ninja (github.com)
   2. 此外，还需要安装 Visual Studio 2019，并确保 C++ 编译器的路径被添加到 PATH 环境变量中。

3. 安装 PyTorch：更新或安装 PyTorch 到 1.10 或更高版本，因为 ppq 需要 PyTorch 支持。

4. 克隆 PPQ 仓库并安装：
   通过以下命令克隆 PPQ 的 GitHub 仓库并安装：

   # https://github.com/OpenPPL/ppq
   git clone https://github.com/openppl-public/ppq.git
   cd ppq
   pip install -r requirements.txt
   python setup.py install
   

   如果遇到任何依赖问题，比如 protobuf 版本过高，可以尝试安装特定版本的 protobuf ,参考【python error】Descriptors cannot be created directly. must be regenerated with protoc ＞= 3.19.：
   (果然遇到了这个问题)

   pip install protobuf==3.20.2
   

5. 安装 PPQ（可选）：

   还可以从 PyPI 安装 PPQ：（yes）
   虽然可以，我选择从源码安装的，

   pip install ppq
   

参考：
[source: PPQ - 安装与使用手册]