原文:神經網絡量化--從早期的量化算法談起

本文首發於公眾號 之前寫過一系列網絡量化相關的文章,它們都出自 Google 在 年發表的一篇論文,目前也是 tflite 和 pytorch 等框架中通用的量化標准。不過,最近有讀者在后台問我,說他看到的一些論文和我文章中的方法差別很大,被搞懵了。因此,今天想整理一下網絡量化的發展脈絡,幫助剛入門的同學更好地理清這里面的來龍去脈。 為什么要模型量化 關於模型量化,最直接的想法當然是把所有浮點運算 ...

2022-03-11 12:58 0 1443 推薦指數:

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神經網絡量化實踐-1

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Thu Mar 05 21:28:00 CST 2020 0 1364
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 ...

Sun Jul 12 05:09:00 CST 2020 0 5036
神經網絡量化--per-channel量化

(本文首發於公眾號,沒事來逛逛) 之前寫的關於網絡量化的文章都是基於 per-layer 實現的,最近有小伙伴詢問關於 per-channel 量化的問題,我發現有些同學對這個東西存在一些誤解,包括我以前也被 per-channel 的字面意義誤導過,所以今天簡單聊一下 per-channel ...

Fri Mar 18 17:49:00 CST 2022 0 1045
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 ...

Mon Jul 06 06:08:00 CST 2020 0 3290
神經網絡推理加速之模型量化

02 Jul 2019 · 趙鵬, 陳新宇, 秦臻南, 葉軍 翻譯: 包怡欣 (INTEL MLT TEAM) 1. 引言 在深度學習中,推理是指將一個預先訓練好的神經網絡模型部署到實際業務場景中,如圖像分類、物體檢測、在線翻譯等。由於推理直接面向用戶,因此推理性能至關重要 ...

Wed Oct 30 00:21:00 CST 2019 0 847
神經網絡量化】ONNX介紹與用法

ONNX學習 框架共用的模型文件格式 使用protobuf二進制格式來序列化模型,可以提供更好的傳輸性能。 函數 將一個模型導出到ONNX格式。該exporter會運行一次你的模型,以便於 ...

Thu Feb 20 06:09:00 CST 2020 0 3486
zz神經網絡模型量化方法簡介

神經網絡模型量化方法簡介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,闡述了每篇文章主要的內核思想和量化過程,整理了一些 ...

Mon Sep 02 10:09:00 CST 2019 0 781
深度學習中神經網絡模型的量化

深度學習神經網絡模型中的量化是指浮點數用定點數來表示,也就是在DSP技術中常說的Q格式。我在以前的文章(Android手機上Audio DSP頻率低 memory小的應對措施 )中簡單講過Q格式,網上也有很多講Q格式的,這里就不細講了。神經網絡模型在訓練時都是浮點運算的,得到的模型參數也是浮點 ...

Mon Feb 22 15:59:00 CST 2021 0 890
 
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