Pitorch kuantisasi

1. Apa itu kuantisasi di PyTorch?
2. Bagaimana cara kerja pelatihan sadar kuantisasi??
3. Apa itu kuantisasi dinamis?
4. Apa itu kuantisasi statis?

Apa itu kuantisasi di PyTorch?

Kuantisasi mengacu pada teknik untuk melakukan komputasi dan menyimpan tensor pada bitwidth yang lebih rendah daripada presisi floating point. ... PyTorch mendukung kuantisasi INT8 dibandingkan dengan model FP32 khas yang memungkinkan pengurangan 4x dalam ukuran model dan pengurangan 4x dalam persyaratan bandwidth memori.

Bagaimana cara kerja pelatihan sadar kuantisasi??

Jadi pada dasarnya, pelatihan quant-aware mensimulasikan perilaku presisi rendah dalam umpan maju, sedangkan umpan mundur tetap sama. Ini menyebabkan beberapa kesalahan kuantisasi yang terakumulasi dalam kerugian total model dan karenanya pengoptimal mencoba menguranginya dengan menyesuaikan parameter yang sesuai.

Apa itu kuantisasi dinamis?

Apa itu kuantisasi dinamis? Mengkuantisasi jaringan berarti mengonversinya menggunakan representasi bilangan bulat presisi tereduksi untuk bobot dan/atau aktivasi. ... Nilai presisi yang lebih tinggi ini diskalakan kembali ke INT8 jika lapisan berikutnya dikuantisasi atau dikonversi ke FP32 untuk keluaran.

Apa itu kuantisasi statis?

Kuantisasi statis mengkuantisasi bobot dan aktivasi model. Ini memungkinkan pengguna untuk menggabungkan aktivasi ke lapisan sebelumnya jika memungkinkan. ... Oleh karena itu, kuantisasi statis secara teoritis lebih cepat daripada kuantisasi dinamis sementara ukuran model dan konsumsi bandwidth memori tetap sama.