近期做模型量化时,想尝试下量化感知训练,除官方文档外,能找到的资料较少,所以记录下来,供有需要者使用。 训练时量化(Quantization-aware Training, QAT)是一种在模型训练过程中,通过模拟低精度量化效应来…
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...
常见的训练后量化（Post Training Quantization，PTQ）方案中，通过统计在典型输入数据情况下，待量化变量的数值分布，来选择合适的量化参数（scale，zero point等），将因量化而引入的信息损失降低到最小。但是PTQ方案往往还是无法实现精度无损的模型量化，为了进一步降低量化带来的精度下降，我们可以采用量化感知训练的方案...
尤其是在资源受限的设备上,如移动设备或嵌入式系统,模型的尺寸和推理速度直接关系到用户体验和应用效果。量化感知训练(Quantization-aware Training, QAT)作为一种有效的模型压缩和推理加速技术,近年来受到了广泛关注。 量化感知训练概述 什么是量化感知训练? 量化感知训练是一种在模型训练阶段就引入量化相关约束的训练方法...
为了解决这一问题,量化感知训练(Quantization-aware training,QAT)应运而生。QAT通过在模型训练阶段引入量化相关约束,使模型在训练过程中就能够适应量化带来的误差,从而更好地保持量化后的模型精度。这一技术的出现,为深度学习模型的量化提供了新的思路和方法。 一、量化感知训练的原理 在数字信号处理领域,量化是指将信...
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。
一、量化感知训练(Quantization Aware Training, QAT) 1. 什么是量化感知训练? 量化感知训练是一种在训练过程中引入量化误差的技术,旨在模拟量化后的模型行为,从而减少模型量化后的精度损失。与传统的训练后量化(Post-Training Quantization)不同,QAT在训练时就考虑了量化效应,从而能够生成更加精确的量化模型。 2. 量化...
在机器学习和深度学习领域,量化技术逐渐成为提升模型效率和响应速度的重要手段。尤其在嵌入式设备和移动端应用中,量化不仅能减小模型大小,还能加快推理速度。本文将介绍量化感知训练(Quantization-Aware Training, QAT)的基本概念,并提供一个使用 PyTorch 实现的示例。
量化感知训练(Quantization Aware Training )是在模型中插入伪量化模块(fake/_quant module)模拟量化模型在推理过程中进行的舍入(rounding)和钳位(clamping)操作,从而在训练过程中提高模型对量化效应的适应能力,获得更高的量化模型精度 。在这个过程中,所有计算(包括模型正反向传播计算和伪量化节点计算)都是以浮...
如前文所述,INT2 量化会带来显著的性能损失。一种可能的解决方案是 Quantization-Aware Training(QAT): ▲图3 QAT示例图 如图3 所示,QAT 需要同时端到端的训练整个网络的所有权重以及量化参数,导致内存开销大,以及对数据质量的要求高。 近期的工作 BitNet b1.58[4]证明了 3 值 QAT 也能达到和 FP 模型类似的...