量化方式的选择

量化方式主要有以下两种:

训练后量化(Post-Training Quantization, PTQ):在模型训练完成后对模型进行量化。

量化感知训练(Quantization Aware Training, QAT):在模型训练过程中加入量化感知节点,使模型在训练过程中就能够适应量化。

目录

  • 一、训练后量化
    • 1.1 训练后静态量化步骤
  • 二、量化感知训练
    • 2.1 量化感知训练步骤
  • 三、两种方法比较
  • 四、量化方式选择

一、训练后量化

训练后静态量化(Post-Training Quantization, PTQ)是指在模型训练完成后对模型进行量化的一种方法。在训练后静态量化中,模型的参数和权重会被转换为低精度格式,例如 int8 或 float16,以减少模型的大小和内存占用。

1.1 训练后静态量化步骤

1、训练模型: 使用浮点格式训练模型,并获得训练好的模型。

2、量化模型: 使用量化工具对模型进行量化,将模型的参数和权重转换为低精度格式。

3、评估模型: 评估量化模型的精度和性能,并进行必要的调整。

4、部署模型: 将量化模型部署到目标平台。

二、量化感知训练

量化感知训练(Quantization Aware Training, QAT)是指在模型训练过程中加入量化感知节点的一种方法。量化感知节点可以模拟量化带来的误差,并将其反馈给训练过程,从而使模型在训练过程中就能够适应量化。

2.1 量化感知训练步骤

1、训练模型: 使用浮点格式训练模型,并获得训练好的模型。

2、量化感知训练: 在模型训练过程中加入量化感知节点,并对模型进行微调。

3、评估模型: 评估量化模型的精度和性能,并进行必要的调整。

4、部署模型: 将量化模型部署到目标平台。

三、两种方法比较

在这里插入图片描述

四、量化方式选择

在实际应用中,可以根据模型的精度要求、性能要求和资源限制来选择合适的量化方法。

如果对精度要求不高,可以考虑使用训练后静态量化。

如果对精度要求较高,可以考虑使用量化感知训练。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.xdnf.cn/news/1113555.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系一条长河网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

2023年09月CCF-GESP编程能力等级认证C++编程四级真题解析

一、单选题(共15题,共30分) 第1题 人们所使用的手机上安装的App通常指的是( )。 A:一款操作系统 B:一款应用软件 C:一种通话设备 D:以上都不对 答案:B 第2题 下列流程图的输出结果是?( ) A:9 B:7 C:5 D:11 答案:A 第3题 对包含 n 个元素的数组进行冒…

[C#]winform使用引导APSF和梯度自适应卷积增强夜间雾图像的可见性算法实现夜间雾霾图像的可见度增强

【算法介绍】 提升夜间雾霾图像可见度的技术研究:引导APSF与梯度自适应卷积的应用 随着城市化的快速发展,雾霾现象日益严重,尤其是在夜间,雾霾对图像的可见度造成了极大的影响。因此,提升夜间雾霾图像的可见度成为了…

基于ExtendSim的半导体制造工厂仿真

这是一个离散事件模型,使用ExtendeSim “高级资源管理(ARM)”功能来组织和分配资源。 此模型使用离散事件仿真和高级资源管理(ARM)功能。ARM是一个集成系统,用于组织资源、区分资源并在整个模型中分配资源。…

SAP PP学习笔记03 - SAP中如何设定项目选择

上次这篇文章里面讲了界面的字段显示顺序及是否显示的设置。 并做了 事务代码 控制界面显示的例子。 SAP PP学习笔记02 - PP中配置品目Master时的顺序-CSDN博客 那么,每次控制界面显示什么都要这么挨个 这么设置一遍吗? 那岂不得烦死。 其实SAP里面参…

《图解设计模式》笔记(一)适应设计模式

图灵社区 - 图解设计模式 - 随书下载 评论区 雨帆 2017-01-11 16:14:04 对于设计模式,我个人认为,其实代码和设计原则才是最好的老师。理解了 SOLID,如何 SOLID,自然而然地就用起来设计模式了。Github 上有一个 tdd-training&…

RK3568平台开发系列讲解(Linux系统篇)内核错误码介绍

🚀返回专栏总目录 文章目录 一、错误处理二、处理空指针错误沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄 错误代码由内核或用户空间应用程序(通过errno变量)解释。错误处理在软件开发中非常重要,而不仅仅是在内核开发中。幸运的是,内核提供的几种错误,几乎涵盖了…

C#知识点-16(计算器插件开发、事件、递归、XML)

计算器插件开发 1、Calculator.cs using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks;namespace Calculator_DLL {//用来明确所有插件开发人员的开发规范public abstract class Calculator{public int N…

Git合并固定分支的某一部分至当前分支

在 Git 中,通常使用 git merge 命令来将一个分支的更改合并到另一个分支。如果你只想合并某个分支的一部分代码,可以使用以下两种方法: 1.批量文件合并 1.1.创建并切换到一个新的临时分支 首先,从要合并的源分支(即要…

AWS安全组是什么?有什么用?

最近看到小伙伴在问,AWS安全组是什么?有什么用?今天我们大家就来简单聊聊,仅供参考哦! AWS安全组是什么?有什么用? 【回答】:AWS安全组是一种虚拟防火墙,用于控制进出…

Jmeter内置变量 vars 和props的使用详解

JMeter是一个功能强大的负载测试工具,它提供了许多有用的内置变量来支持测试过程。其中最常用的变量是 vars 和 props。 vars 变量 vars 变量是线程本地变量,它们只能在同一线程组内的所有线程中使用(线程组内不同线程之间变量不共享&#…

⭐北邮复试刷题LCR 052. 递增顺序搜索树__DFS (力扣119经典题变种挑战)

LCR 052. 递增顺序搜索树 给你一棵二叉搜索树,请 按中序遍历 将其重新排列为一棵递增顺序搜索树,使树中最左边的节点成为树的根节点,并且每个节点没有左子节点,只有一个右子节点。 示例 1: 输入:root [5,…

TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4初始配置与算法相关配置介绍

TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型,支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析,上报识别结果,并能进行语音告警播放。硬件管理平台支持RTSP、GB28181协议、以及厂家私有协议接入,可兼容市面上常见…

C#,大规模图(Large Graph)的均匀成本搜索之迪杰斯特拉(Dijkstra)算法与源代码

1 均匀成本搜索 均匀成本搜索是迪杰斯特拉算法的变体。这里,我们不是将所有顶点插入到一个优先级队列中,而是只插入源,然后在需要时一个接一个地插入。在每一步中,我们检查项目是否已经在优先级队列中(使用访问数组)。如果是&…

「Qt Widget中文示例指南」如何实现文档查看器?(一)

Qt 是目前最先进、最完整的跨平台C开发工具。它不仅完全实现了一次编写,所有平台无差别运行,更提供了几乎所有开发过程中需要用到的工具。如今,Qt已被运用于超过70个行业、数千家企业,支持数百万设备及应用。 文档查看器是一个显…

电脑黑屏什么都不显示怎么办 电脑开机黑屏不显示任何东西的4种解决办法

相信有很多网友都有经历电脑开机黑屏不显示任何东西,找了很多方法都没处理好,其实关于这个的问题,首先还是要了解清楚开机黑屏的原因,才能够对症下药,下面大家可以跟小编一起来看看怎么解决吧 电脑开机黑屏不显示任何…

Vue+SpringBoot打造快递管理系统

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、研究内容2.1 数据中心模块2.2 快递类型模块2.3 快递区域模块2.4 快递货架模块2.5 快递档案模块 三、界面展示3.1 登录注册3.2 快递类型3.3 快递区域3.4 快递货架3.5 快递档案3.6 系统基础模块 四、免责说明 一、摘要 1.1 项目介绍 …

IOT-Reaserch安装ghidra以及IDEA和ghidra的配置

Linux research 5.4.0-91-generic #102~18.04.1-Ubuntu SMP Thu Nov 11 14:46:36 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux java --version IOT自带的java是符合要求的,不需要额外下载 iotresearch:~/install-file$ java --version openjdk 11.0.13 2021-10-19 …

四川古力未来科技公司抖音小店:创新科技靠谱之选

随着电子商务的蓬勃发展,抖音小店作为新兴的电商形式,正吸引着越来越多的消费者。在众多抖音小店中,四川古力未来科技公司的店铺凭借其独特的科技产品和优质的服务,成为了众多消费者信赖的靠谱之选。 四川古力未来科技公司&#x…

挑战杯 基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录 0 简介1 常用的分类网络介绍1.1 CNN1.2 VGG1.3 GoogleNet 2 图像分类部分代码实现2.1 环境依赖2.2 需要导入的包2.3 参数设置(路径,图像尺寸,数据集分割比例)2.4 从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5 数据预…

navicat连接云服务器(宝塔)

下面介绍两种navicat连接云服务器(宝塔)的方法 一、通过ssh配置(安全) 打开navicat,配置新链接的SSH(主机:填写公网IP,用户名和密码是服务器的账号密码) 在常规填写数据…