后训练量化指的是？

马玉兰还在救人 2021-07-29 13:36:11

后训练量化指的是？

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weixin_38498942 2021-07-29
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对预训练后的网络选择合适的量化操作和校准操作，以实现量化损失的最小化，该过程不需要训练，通常不直接更新权重原始数值而是选用合适的量化参数。

后训练量化
原文链接：https://www.yuque.com/yahei/hey-yahei/quantization-post_training 欢迎转载&引用，但烦请注明出处~ 按照是否需要训练划分，量化通常可以分为从头训练（train from scratch）、重训练（retrain）、后训练（post-training）三种，本文主要介绍几种后训练量化的方案，并以线性均匀分布的定点量化为例。 **后训练量化指的是，对预训练后的网络选择合适的量化操作和校准操作，以实现量化损失的最小化，该过程不需要训
PyTorch训练（四）：模型量化训练【①模型训练完毕后的动态量化、②模型训练完毕后的静态量化、③模型训练中开启量化】
一、概述 在深度学习中，量化指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor，以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点： 更少的模型体积，接近4倍的减少； 可以更快的计算，由于更少的内存访问和更快的int8计算，可以快2~4倍。 一个量化后的模型，其部分或者全部的tensor操作会使用int类型来计算，而不是使用量化之前的float类型。当然，量化还需要底层硬件支持，x86 CPU（支持AVX2）、ARM CPU、Google TPU、Nvidia Volt
深度学习中的量化学习与量化训练
量化(quantized)，即将神经网络前向过程中浮点数运算量化为整数运算，以达到计算加速的目的。通常是指将float32转化为int8进行运算，经实践部署dsp上能提升2.5~3倍左右的推理速度。我们知道对浮点数的量化操作是将其从一个高维度映射到低维度的转换过程。 参考文章见： 量化训练：Quantization Aware Training in Tensorflow（一） 量化训练：Quantization Aware Training （二） 大约就是下图这样，数据会集中到非常狭窄 (-127,12
模型量化是什么？方法有哪些？简短总结
模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点。
CNN：模型量化训练和部署
训练后量化Post-training quantization： 混合量化--仅量化权重 全整型量化--权重和激活值都进行量化 半精度float16量化--仅量化权重 量化感知训练（Quantization-aware training） 是一种伪量化的过程，它是在可识别的某些操作内嵌入伪量化节点，用以统计训练时流经该节点数据的最大最小值，便于在转换格式时量化使用并减少精度损失。伪量化节点的意义在于统计流经数据的最大最小值并参与前向传播提升精确度，但其在转换为量化模型后，其工作原理还是与训练..
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