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具体quantization aware training可以查看这里. 此外,就如之前所说的fake quantizaiton node会记录计算和输出值的范围用于量化。 Result 下表记录了量化造成的精度损失,总体来看还是非常小的。 What's next 到这位置,只是介绍了8bit量化在TF上的实现原理和方式。而现在学术界对于量化有很多新的研究包括:quantized traini...
最近,Facebook 推出了支持 pytorch 的 8 位优化器,在减小内存占用的同时,竟然还能保持和32位优化器相当的准确性。不得不说 facebook yyds。那么,下面就让我们一起来看看具体是怎么做的吧。 论文题目: 8-BIT OPTIMIZERS VIA BLOCK-WISE QUANTIZATION 论文链接: https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2110.02861...
2.1、Quantization-aware Training (QAT)QAT使用整个训练数据集来优化网络以进行量化。量化函数对前向传播...
Pytorch的量化 https://zhuanlan.zhihu.com/p/299108528 官方量化文档 https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html#common-errors Pytorch的量化大致分为三种:模型训练完毕后动态量化、模型训练完毕后静态量化、模型训练中开启量化,本文从一个工程项目(Pose Estimation)给大家介绍模型训练后静态量化的过程。
量化(Quantization)模型的论文来自于 Google 发表的文章On the efficient representation and execution of deep acoustic models。作者的初衷是: We present a simple and computationally efficient quantization scheme that enables us to reduce the resolution of theparametersof a neural network from 32-bit floating...
Pytorch convert from jax likely will open this model to be more accessible to 8-bit quantization. Which I think has been done. https://huggingface.co/hpcai-tech/grok-1 and https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/main/examples/language/grok-1 for example. This is just for the base...
最近,Facebook 推出了支持 pytorch 的 8 位优化器,在减小内存占用的同时,竟然还能保持和32位优化器相当的准确性。不得不说 facebook yyds。那么,下面就让我们一起来看看具体是怎么做的吧。 论文题目: 8-BIT OPTIMIZERS VIA BLOCK-WISE QUANTIZATION 论文链接: ...
8-bit Optimizers的思想类似于自动混合精度(模型的参数和梯度使用较低的精度保存),但8-bit Optimizers还让优化器的状态使用低精度保存。作者(Meta Research)在最初的论文8-bit Optimizers via Block-wise Quantization中详细介绍了8-bit Optimizers,表明8-bit Optimizers显著降低了显存占用,略微加快了训练速度。此外,作...
General int4 support request inpytorch/pytorch#33859is also related vadimkantorov commentedon Mar 4, 2020 vadimkantorov It seems that <8bit quantization starts to appear:pytorch/pytorch#34783and seems somewhat related to this discussion ezyang commentedon Mar 17, 2020 ...