二、量化原理 2.1 量化模型的优势 深度学习模型不管是训练还是推理时,从输入、权重到中间特征的计算数据类型通常为浮点类型如float32,量化(Quantization)技术将参与运算的浮点数转换成了定点数。量化模型之所以计算更快,主要归因于以下几个方面: 硬件加速:针对人工智能应用设计的硬件(如NPU、TPU和其他AI加速器),对整数...
根据位宽常见的有1bit量化,8bit量化,以及任意bit数量化。 由于我们在实际应用的时候更关注量化本身带来的对模型体积的减小和加速效果,因此我们根据位宽的不同来分别介绍常见的代表性模型量化技术。 2.1 二值量化(1bit量化) 二值量化是最高效率的量化方式,也可以称之为1bit量化,即将32位浮点数量化为1bit整型,非常...
模型量化的原理主要包括以下几个方面:特征选择、特征缩放、模型评估和模型比较。 特征选择是指从原始数据中选择出对模型预测结果有重要影响的特征。在进行特征选择时,我们可以使用一些统计方法(如卡方检验、皮尔逊相关系数等)来衡量特征与目标变量之间的关联程度,然后选择相关性较高的特征进行建模。通过特征选择,可以减少...
模型量化是一种模型压缩技术,其核心思想是将原本使用浮点数表示的模型参数转换为整数表示,以此来减少模型的存储空间需求并加速计算过程。 具体来说,量化可以将原本使用float32类型的数据转换为int8类型的数据,这意味着每个权重值占用的空间从32位减少到8位,不仅减少了模型的大小,也降低了计算所需的带宽和计算资源。 ...
量化原理基于对数值的近似表示。减少了数据表示所需的比特数。可以采用整数量化或浮点数量化等方法。整数量化将参数转换为整数范围。浮点数量化则限制小数位的精度。量化过程中需要考虑误差的控制。 以最小化量化带来的模型性能损失。常使用量化算法来确定最佳的量化策略。对不同层的参数可以采用不同的量化方式。以适应...
深度学习模型的量化（Quantization）是一种优化技术，它通过减少模型中权重和激活值的精度来减小模型大小和提高推理速度，同时尽量保持模型的准确度。模型在训练时，一般是以标准的float32类型（fp32）进行运算的，即使用32个bit来表示一个浮点数并进行浮点数运算。但是在边缘计算设备上进行推理时，处理器往往没有那么高...
模型的weights数据一般是float32的,量化即将他们转换为int8的。当然其实量化有很多种,主流是int8/fp16量化,其他的还有比如 二进制神经网络:在运行时具有二进制权重和激活的神经网络,以及在训练时计算参数的梯度。 三元权重网络:权重约束为+1,0和-1的神经网络 ...
它能够加速模型的加载和初始化过程。量化后的模型可能需要重新调整超参数以优化性能。模型的量化精度可以根据具体需求进行调整。量化有助于降低模型的部署成本。可以通过量化来适应不同硬件平台的计算能力。 不断发展的量化技术在提高模型效率方面发挥着重要作用。 深入理解量化原理有助于更好地应用和优化模型。
例如,RELU只需将该激活量化的最小可表示值设置为0。(待补充) Partial Quantization(部分量化):量化后对模型效果影响比较大(也就是更加敏感)的就用高比特来表示,用float32/float16/int16。这个敏感度判别采用最直接简单的方法:每次只量化一层跑一遍,看模型效果的影响,影响大的就更敏感,反之就不敏感。