越来越精确的深度学习模型面临两大挑战:计算密度越来越高;存储带宽越来越大。解决此问题的可行方法之一就是降低数据位宽。这是因为较低的数据位宽可以有效降低计算密度,同时减少计算时的功耗开销,而且也降低了存储需求。但是,这里有个前提条件,那就是降低位宽不能损失模型性能,或者降低位宽带来的收益远大于因此造成的模型性能损失,且损失是在
它被当作一个 int[] 数组处理。...由于 Java 的泛型不支持基本数据类型(如 int),所以 Listint> 不合法,必须使用包装类型 Integer。...是一个固定大小的数组,存储 int 类型的基本数据类型。...: 可变参数,本质上是一个 int[],但允许传递可变数量的参数。...List: 动态大小的集合,存储 Integer 对象,支持...