训练后量化(PTQ):在模型训练完成后进行量化,通常在一个有代表性的数据集上进行。 量化感知训练(QAT):在训练过程中就应用量化,让模型在量化值的约束下进行调整和学习,这样能提高模型的准确性。 四、量化技术 (一)训练后量化(PTQ) 训练后量化(PTQ)是一种应用非常广泛的技术,在模型训练完成后,用它来量化模型的参...
能耗降低:由于整数运算的能量消耗低于浮点运算,特别是在大规模部署的设备上,如移动设备和IoT设备,量化模型的低功耗特性尤为重要,有助于延长电池寿命。 2.2 使用定点运算 量化技术的核心就是如何用定点运算去表示浮点运算,由于浮点数的取值数量远远大于定点数,所以转为定点数后还需要想办法让模型的输出结果不出现太多的...
总体来说，有两种方法用于校准权重和激活值，应用于模型的不同阶段：- 训练后量化（Post-Training Quantization，PTQ）- 顾名思义，即训练后进行的量化- 量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT）- 训练/微调期间的量化第三部分：训练后量化（PTQ）训练后量化（PTQ）是最流行的量化技术之一。它是在模型训练...
量化技术,又称为“量化训练”或“模型量化”,是一种通过减少模型参数的表示位数来降低模型的计算和存储开销的方法。传统的深度学习模型通常使用浮点数来表示参数和激活值,这样能够获得高的精度,但同时也导致了显著的计算成本。量化技术的目标是在尽量保持模型性能的同时,减小参数表示的位数,从而在计算和存储方面实现更高...
根据浮点值的零点是否映射到量化值的零点,可以将量化分为对称量化和非对称量化。 对称量化:对称量化中浮点值的零点直接映射到量化值的零点,因此不需要其他参数来调整零点的映射的位置,与量化相关的参数只有缩放因子s。对于有符号数的量化(int8),对称量化表示的浮点值范围是关于原点对称的(左图)。对于无符号数量化(ui...
而这样的回测系统,也很容易改造成一个能进行真实量化交易的系统,这点很重要。 技术解决方案:coming soon 技术栈要求: python, OOP 实时交易系统 策略只有最终上了实盘才有意义。应该没有人会质疑这句话,毕竟只有上实盘产生了PnL,策略才能算是真正落地。 富有的你一定实盘交易过,知道大概的交易流程,而我们的交易...
量化技术的核心思想是将模型中的参数和激活值映射到较小的值域,通常是有限的整数或低位的浮点数。这种映射可以通过多种方式实现,例如: 定点量化: 在定点量化中,参数和激活值被映射为固定范围内的整数。通过限制值域,可以使用更少的比特位来表示每个数值,从而减小了存储和计算的开销。
来源:IBC2021主讲:J. Le Tanou @ MediaKind翻译:钟宏成 演讲首先回顾了关于标量量化和率失真理论的基础知识,然后讨论了如何联合优化不同级别的量化以提高编码效率的方法。介绍了两个量化技术:时空依赖自适应量化(STAQ)与局部量化细化(LQR),这些方法可以在 HM 和 X265 上带来约 30% 的压缩性能。
3种量化技术的原理和代码实现总结 在机器学习迅速发展的今天,一个基本挑战是使深度学习模型运行更加高效。模型量化是一种策略,它允许减少内存需求和计算需求,使得在资源受限的硬件上部署这些模型成为可能,并且更加高效。在这篇博客中,我们将深入探讨PyTorch模型量化的世界。