Kvantisering pytorch

1. Hvad er kvantisering i PyTorch?
2. Hvordan fungerer kvantiseringsbevidst træning?
3. Hvad er dynamisk kvantisering?
4. Hvad er statisk kvantisering?

Hvad er kvantisering i PyTorch?

Kvantisering refererer til teknikker til udførelse af beregninger og lagring af tensorer ved lavere bitbredder end floating point -præcision. ... PyTorch understøtter INT8 -kvantisering i forhold til typiske FP32 -modeller, der muliggør en 4x -reduktion i modelstørrelsen og en 4x -reduktion i krav til hukommelsesbåndbredde.

Hvordan fungerer kvantiseringsbevidst træning?

Så dybest set simulerer kvantbevidst træning lavpræcisionsadfærd i fremadpassingen, mens baglæns pasning forbliver den samme. Dette forårsager en vis kvantiseringsfejl, der akkumuleres i det totale tab af modellen, og derfor forsøger optimeren at reducere den ved at justere parametrene i overensstemmelse hermed.

Hvad er dynamisk kvantisering?

Hvad er dynamisk kvantisering? Kvantificering af et netværk betyder at konvertere det til at bruge en reduceret præcisions heltal repræsentation til vægte og/eller aktiveringer. ... Denne højere præcisionsværdi skaleres tilbage til INT8, hvis det næste lag kvantiseres eller konverteres til FP32 til output.

Hvad er statisk kvantisering?

Statisk kvantisering kvantificerer modellens vægte og aktiveringer. Det giver brugeren mulighed for at smelte aktiveringer ind i foregående lag, hvor det er muligt. ... Derfor er statisk kvantisering teoretisk hurtigere end dynamisk kvantisering, mens forbrug af modelstørrelse og hukommelsesbåndbredde forbliver den samme.