量化Quantization可以将模型参数原始的浮点转换为适合于边缘设备的低比特宽度(如8位或4位)的固定点模型,其目的是在保持模型性能的同时降低模型的复杂性和大小,以便在硬件受限的设备上部署和加速推断时间。 目前主流的神经网络量化方式有PTQ和QAT两种:PTQ是训练后量化,无需数据集和训练,直接量化模型权重;QAT是量化感知训...
量化Quantization是将模型参数从浮点转换为低比特宽度（如8位或4位）的固定点模型，以降低复杂性和大小，适用于边缘设备，同时保持性能。量化方法主要有PTQ和QAT两种。PTQ为训练后量化，直接在已训练模型上进行量化，无需额外的数据集或训练过程。量化过程涉及将权重映射到特定的整数区间，如[-128,127]，...
PTQ的步骤 从预训练模型开始,并使用量化数据集对其进行量化 量化数据用来对模型进行量化,其可以是训练数据集的子集 量化过程:计算权重和激活值的动态范围(Gather layer statistics),用于确定量化参数(q-parms) 使用量化参数量化模型 量化感知训练 Quantization Aware Training (QAT)[1] QAT的步骤 从预训练模型开始,在...