神經網絡量化入門--量化感知訓練
上一篇文章介紹了后訓練量化的基本流程，並用 pytorch 演示了最簡單的后訓練量化算法。 后訓練量化雖然操作簡單，並且大部分推理框架都提供了這類離線量化算法 (如 tensorrt、ncnn，SNPE 等)，但有時候這種方法並不能保證足夠的精度，因此本文介紹另一種比后訓練量化更有效地量化方法 ...
原文：神經網絡量化入門--后訓練量化
上一篇文章介紹了矩陣量化的基本原理，並推廣到卷積網絡中。這一章開始，我會逐步深入到卷積網絡的量化細節中，並用 pytorch 從零搭建一個量化模型，幫助讀者實際感受量化的具體流程。 本章中，我們來具體學習最簡單的量化方法 后訓練量化 post training quantization 由於本人接觸量化不久，如表述有錯，歡迎指正。 卷積層量化 卷積網絡最核心的要素是卷積，前文雖然有提及卷積運算的量 ...
2020-07-05 22:08 0 3290 推薦指數：
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