calibration:基于校准集方案,通过输入少量真实数据进行统计分析。很多芯片厂商都提供这样的功能,如tensorRT、高通、海思、地平线、寒武纪 finetune:基于训练finetune的方案,将量化误差在训练时仿真建模,调整权重使其更适合量化。好处是能带来更大的精度提升,缺点是要修改模型训练代码,开发周期较长。
也就是要计算很多KL_divergence(ref_distr, quant_distr),选最小的KL对应的threshold, 整个过程也许会花费几分钟,这也是为什么量化时往往要传入数据集Calibration dataset的原因。 但是还是值得去做的。 计算Calibration(Calibration就是Threshold阈值,用于进行缩放量化)的三种方式: Max:使用绝对值的最大值作为 calibration...
为了减少模型的计算开销和存储需求,模型量化成为了一种非常有效的优化方法。模型量化是将高精度(如浮点32位,FP32)模型转换为低精度(如整数8位,INT8)模型的过程,它不仅能减小模型的大小,还能加速推理速度。然而,为了保持量化后模型的精度和性能,校准(Calibration)环节显得尤为重要。 1. 校准作用 由于神经网络中的权重...
data free:不使用校准集,传统的方法直接将浮点参数转化成量化数,使用上非常简单,但是一般会带来很大的精度损失,但是高通最新的论文DFQ不使用校准集也得到了很高的精度。 calibration:基于校准集方案,通过输入少量真实数据进行统计分析。很多芯片厂商都提供这样的功能,如tensorRT、高通、海思、地平线、寒武纪 finetune:基...
校准 当我们对激活值进行非对称量化时，需要知道值的动态范围（最小值、最大值），但是模型训练后一般是不会保存这些信息的，所以在量化阶段我们仍然需要一个比较小的训练集（一般从模型的训练集中抽取100-200张各个类型的数据）来进行校准（Calibration）。校准就是收集输入数据在模型各层的输出值，并统计得到动态范围...
但是产品定价 (instrument pricing) 易,模型校正 (model calibration) 难, 因为 定价是个正问题,给定模型参数算出产品价格 校正是个反问题,给定产品价格反推模型参数 为了让大家保持兴趣,现在来看看两个最简单的定价和校正: 定价问题是1 + 2 = 3,把加法看成是个“模型”,那么与之对应的校正问题就是 1 加...
Calibration 在上面的例子中,作者展示了一种任意选择[-5,5]范围的“朴素”方法。选择该范围的过程称为校准(选择范围的过程其实就是选择截断值的过程),其目的是找到一个尽可能包含更多浮点值的范围,同时最小化量化误差(兼顾异常/非异常值的量化误差)。 权重校准 校准的过程,主要针对权重和激活,其过程有一定的区别...
如上图，用户首先在普通 Module 上进行正常的模型训练工作。训练结束后可以转换至 QFloat 模型上，通过配置不同的 Observer 和假量化算子来选择不同的量化参数 scale 获取方式，从而选择进行 QAT 或 Calibration 后量化。之后可以再转换至 Q 模型上，通过 trace.dump 接口就可以直接导出进行部署。针对推理优化中常用...
accuracy_level:0在评估阶段可以快速地量化模型,看它能否适配我们的硬件平台。accuracy_level:0的量化速度比较快,采用的calibration算法是min_max算法。min_max算法属于饱和量化,饱和量化将原始的数据区间映射到127到-127的定点区间,它会将所有的数据点映射到这个整数区间。
(1) 首先将FP32的模型在一个数据集(Calibration Dataset)上跑一遍记录下每一层的FP32激活值,这里没必要去跑整个训练集,比较现实的做法是从验证集中选取一个子集,当然它最好有代表性,多样性好。之后对网络的每一层收集激活值,得到直方图,bins的大小官方建议为2048,所以阈值就在128和2047之间。