这就是量化感知训练(Quantization Aware Training, QAT)发挥作用的地方。与使用训练后量化(Post-Training Quantization, PTQ)不同,QAT 通过在模型训练过程中模拟低精度计算(如 8 位整数计算)来减少推理阶段的精度损失。QAT 的核心思想是让模型在训练过程中意识到量化带来的误差,以便更好地适应量化后的环境。 在量化感...
一般所说的量化算法主要包括后量化 (PTQ) 和 量化感知训练 (QAT),对于工程部署来说,PTQ 往往会是首选,这是因为它的高效 (训练部署解耦)、简单,但是当部署要求提高的时候,比如要求量化误差更加小、比如要求要更低比特的量化时,那就要倾向推 QAT 了。 这里来说说什么是量化感知训练 以及 几种常用的量化感知训练算...
QAT 通过在模型中插入伪量化节点(FakeQuant)来模拟量化误差,并在训练过程中最小化这些误差,最终得到一个适应量化环境的模型。 文中还会讨论伪量化节点的作用、正向和反向传播中的处理方式,以及如何在 TensorRT 中使用 QAT 模型进行高效推理。此外,还提供了一些实践技巧,包括从校准良好的 PTQ 模型开始、使用余弦退火学...
本文将会介绍感知量化训练(QAT)流程,这是一种在训练期间模拟量化操作的方法,用于减少将神经网络模型从 FP32 精度量化到 INT8 时的精度损失。QAT 通过在模型中插入伪量化节点(FakeQuant)来模拟量化误差,并在训练过程中最小化这些误差,最终得到一个适应量化环境的模型
神经网络的量化方法可以广泛地分为: 训练后量化(PTQ)和量化感知训练(QAT)。...3.1 量化感知训练(QAT) 量化感知训练(QAT)可以通过在神经网络的训练过程中模拟全精度计算操作来实现。...给定数据集 \mathcal{D}=\{\mathbf{x}_{i},\mathbf{y}_{i}\}_{i=1}^{n} ,则带有可学习尺度因子的量化...
为了解决精度损失对任务精度的影响,人们发展了各种量化技术。这些技术可以分为两类:训练后量化( PTQ )或量化感知训练( QAT )。 顾名思义, PTQ 是在高精度模型经过训练后进行的。使用 PTQ ,量化权重很容易。您可以访问权重张量并可以测量它们的分布。量化激活更具挑战性,因为激活分布必须使用...
1. 什么是PyTorch量化感知训练(Quantization-Aware Training, QAT)? PyTorch量化感知训练是一种在训练过程中对模型进行量化参数学习的方法,旨在提高量化模型的精度。与训练后量化(Post-Training Quantization, PTQ)不同,QAT在训练阶段就引入了量化噪声,使得模型能够在训练过程中学习到更适合量化的参数。
在QAT阶段，我们使用已经收敛的预训练模型权重，并且使用PTQ量化参数进行QAT初始化。这种情况下，模型参数已接近收敛，因此我们将整体训练的超参数和原始YOLOX训练保持一致，将学习率设置为原始训练收敛阶段的学习率，即5e-4。3.4 特定后端算子实现的计算误差 因为数值表示精度问题，round操作的结果在训练框架与推理后端上...
量化感知训练（QAT）通过在训练过程中引入模拟量化，允许模型在低精度下运行，从而实现更低比特的量化，如 int4 量化，进而实现模型的轻量化与推理效率的提升。这相较于后量化（PTQ）算法，更为灵活，能更精确地控制量化误差，适应不同部署需求。量化感知训练的核心在于在训练过程中通过插入伪量化算子（...
深度学习量化通常是指以int类型的数据代替浮点float类型的数据进行计算和存储,从而减小模型大小,降低带宽需求,理论上,INT8 量化,与常规的 FP32 模型相比,模型大小减少 4 倍,内存带宽需求减少 4 倍。 量化可以分为 PTQ 与 QAT, PTQ:Post-training Quantization,训练后量化,指浮点模型训练完成后,基于一些校准数据,直...