Kvantizacijski pitorč

1. Kaj je kvantizacija v PyTorchu?
2. Kako deluje usposabljanje z ozaveščanjem o kvantizaciji?
3. Kaj je dinamična kvantizacija?
4. Kaj je statična kvantizacija?

Kaj je kvantizacija v PyTorchu?

Kvantizacija se nanaša na tehnike za izvajanje izračunov in shranjevanje tenzorjev pri nižjih bitnih širinah kot natančnost s plavajočo vejico. ... PyTorch podpira kvantiziranje INT8 v primerjavi s tipičnimi modeli FP32, kar omogoča 4 -kratno zmanjšanje velikosti modela in 4 -kratno zmanjšanje zahtev glede pasovne širine pomnilnika.

Kako deluje usposabljanje z ozaveščanjem o kvantizaciji?

Tako v bistvu kvantno zavedni trening simulira vedenje z nizko natančnostjo pri podaji naprej, medtem ko prehod nazaj ostaja enak. To povzroči določeno napako pri kvantizaciji, ki se nabere v skupni izgubi modela, zato jo optimizator poskuša zmanjšati tako, da ustrezno prilagodi parametre.

Kaj je dinamična kvantizacija?

Kaj je dinamična kvantizacija? Kvantiziranje omrežja pomeni njegovo pretvorbo za uporabo celovite predstavitve z zmanjšano natančnostjo za uteži in/ali aktivacije. ... Ta vrednost višje natančnosti se zmanjša za INT8, če je naslednji sloj kvantificiran ali pretvorjen v FP32 za izhod.

Kaj je statična kvantizacija?

Statična kvantizacija kvantizira uteži in aktivacije modela. Uporabniku omogoča, da aktivacije združi v prejšnje plasti, kjer je to mogoče. ... Zato je statična kvantizacija teoretično hitrejša od dinamične kvantizacije, medtem ko velikost modela in poraba pasovne širine pomnilnika ostajata enaki.