以activation为例,它将根据所喂入数据统计min_val与max_val,一般观察几个次迭代即可,然后根据所观察到数据进行统计分析得到scale与zero_point。 Feed Data:为了更好的获得activation的量化参数信息,我们需要一个合适大小的校验数据,并将其送入到前述模型中。这个就比较简单了,就按照模型验证方式往里面送数据就可以了...
min-max标准化(Min-max normalization)/0-1标准化(0-1 normalization) 也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,转换函数如下: 其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。 def Normalization(x): return [(float(i)-min(x))/float(max(x)-min(x)) for i in x] 如果...
因此,当原始数据的不同特征维度的数据级不一致时,需要对原始数据进行标准化(Normalization)。 1.2.1 Min-Max标准化 Min-Max标准化也称作离差标准化,是对原始数据进行的一种线性变换,变换结果值被映射到 [0,1] 之间。转换函数如下所示,其中max为样本数据该维度的最大值,min为样本数据该维度的 最小值。 x∗...
activate 就是 post process,就是 op forward 之后的后处理,但在动态量化中不包含; observer 用来根据四元组(min_val,max_val,qmin, qmax)来计算 2 个量化的参数:scale 和 zero_point; qmin、qmax 是算法提前确定好的,min_val 和 max_val 是从输入数据中观察到的,所以起名叫 observer。 当qconfig_spec ...
常见的归一化方式有:Min-Max、Z-Score、L2范数归一化等等,对于本项目使用的是 MIn-Max 归一化,他会将所有的数据缩放到 0-1 区间,对于该操作可以手动实现,代码如下: ...
在各种observer中,计算权重的scale和zp离不开这四个变量:min_val,max_val,qmin, qmax,分别代表op权重数据/input tensor数据分布的最小值和最大值,以及量化后的取值范围的最小、最大值。qmin和qmax的值好确定,基本就是8个bit能表示的范围,这里取的分别是-128和127(更详细的计算方式将会在下文的“静态量化”...
我们的数据集目前还没有被归一化(normalization)。最初几年的乘客总数与后来几年的乘客总数相比要少得多。对于时间序列预测来说,将数据归一化是非常重要的。我们将对数据集进行最小/最大缩放,使数据在一定的最小值和最大值范围内归一化。我们将使用sklearn.preprocessing模块中的MinMaxScaler类来缩放我们的数据。下面...
有两种常用方法可将特征变成同一量级:归一化(normalization)和标准化(standardization)。这两个词在不同领域中会混用,其含义需要从上下文中获知。大多数时候,归一化指将特征重新缩放到[0, 1]范围内,是最大最小值缩放(min-max scaling)的一种特例。要对数据进行归一化,我们只需对每个特征列应用最大最小缩放,比如...
网络的最后一层是 softmax 层,该层可预测像素的 256 个可能值中的值,从而离散化网络的输出生成,而先前使用的最先进的自回归模型将在网络的最后一层上继续生成值。 optimizer = optim.Adam(net.parameters())forepochinrange(25): net.train(True)forinput, _intr: ...
('--normalization', default='full_volume_mean', type=str,help='Tensor normalization: options ,max_min,',choices=('max_min', 'full_volume_mean', 'brats', 'max', 'mean'))parser.add_argument('--split', default=0.8, type=float, help='Select percentage of training data(default: 0.8)'...