目前有两种主流的量化训练方法:直接使用pytorch函数half()将模型参数转为半精度,或使用cuda的amp混合精度训练 1 model.half() 直接通过pytorch.nn.module的half方法,将模型所有参数转为半精度 这种方法最省事,可能会引起评估指标可能会下降 任务不复杂的话,可以直接半精度训练,指标下降不明显 2 混合精度训练AMP https...
matmul)对数据精度不敏感,可以采用 float16 / bfloat16 提升计算速度并降低存储空间,飞桨框架提供了自动混合精度(Automatic Mixed Precision,以下简称为AMP)训练的方法,可在模型训练时,自动为算子选择合适的数据计算精度(float32 或 float16 / bfloat16),在保持训练精度(accuracy...
1. 自适应:SAMP 在训练后量化推理方法中平衡计算精度和延迟性能。用户可以针对不同的任务选择合适精度和推理延迟的混合精度配置。SAMP 还可通过自适应分配方法推荐给用户最佳的量化组合模式。 2. 推理效率:在较宽的精度范围(浮点到定点)中,SAMP 显示出比其他推理工具包更好的推理加速。在中文语言理解测评基准(CLUE)...
LightSeq 已经针对多个训练库进行了量化支持,可以一键开启量化训练,然后轻松导出为 LightSeq 支持的模型格式,最后实现量化推理。除此之外,LightSeq 还支持训练后量化,无需额外训练即可体验量化推理。 使用方法 如上图所示,为了最大程度减小量化带来的损失,首先需要用 fp16 精度训练一个浮点数模型,将模型效果训到最好。...
在这项工作中,我们关注最近提出的高速模拟光子计算[44],它解锁了光子神经网络(PNNs)的动态精度能力[45,46]。我们提出了一种随机混合精度量化感知训练方案,该方案能够基于观察到的应用架构和配置的比特分辨率分布,以混合精度的方式调整层之间的比特分辨率。更具体地说,它逐渐降低层的比特分辨率,将较低比特分辨率的概率...
1.一种采用混合精度量化与知识蒸馏的神经网络训练方法,其特征在于,包括: 获取已知数据构建为数据集,将该数据集根据神经网络的超参数划分为训练集、验证集和测试集; 根据该超参数,对神经网络各层的卷积操作设置多个精度量化位宽并构建超网,将该超网的所有子模型划分至第一模型池和第二模型池; 从该第一模型池和该第...
一种基于FPGA的图卷积神经网络的混合精度量化方法 本发明公开了一种基于FPGA的图卷积神经网络的混合精度量化方法.本发明包括采用不同数据位宽对图卷积神经网络的输入矩阵以及不同层进行量化的步骤;以及采用对称的线性... 叶景格,王堃 被引量: 0发表: 2023年 一种基于聚类的神经网络测试多方法混合挑选输入方法 本发明...
多阶特征优化与混合型知识蒸馏的点击率预测方法与系统 本发明提出一种多阶特征优化与混合型知识蒸馏的点击率预测方法与系统,通过分析用户行为数据和用户点击的广告数据,构建用户行为数据和广告数据的嵌入特征向量,围绕嵌入... 李广丽,许广鑫,吴光庭,... 被引量: 0发表: 2022年 加载更多研究...
2. 性能调优:自动混合精度训练(AMP) 一般情况下,训练深度学习模型时默认使用的数据类型(dtype)是 float32,每个数据占用 32 位的存储空间。为了节约显存消耗,业界提出了 16 位的数据类型(如 GPU 支持的 float16、bfloat16),每个数据仅需要 16 位的存储空间,比 float32 节省一半的存储空间,并且一些芯片可以在 16...
逻辑1:在训练前使用paddle.amp.decorate 将网络参数从 float32 转换为 float16。 逻辑2:使用paddle.amp.auto_cast 创建 AMP 上下文环境,开启自动混合精度策略Level = ‘O2’。在该上下文环境影响范围内,框架会将所有支持 float16 的 OP 均采用 float16 进行计算(自...