Kuantiti pytorch

1. Apakah kuantisasi dalam PyTorch?
2. Bagaimana latihan sedar penguasaan berfungsi?
3. Apakah pengkuantuman dinamik?
4. Apakah pengkuantuman statik?

Apakah kuantisasi dalam PyTorch?

Kuantisasi merujuk kepada teknik untuk melakukan pengiraan dan menyimpan tensor pada lebar bit yang lebih rendah daripada ketepatan titik terapung. ... PyTorch menyokong pengkuantitian INT8 berbanding model FP32 khas yang memungkinkan pengurangan 4x pada ukuran model dan pengurangan 4x dalam keperluan lebar jalur memori.

Bagaimana latihan sedar penguasaan berfungsi?

Jadi pada asasnya, latihan sedar kuantiti mensimulasikan tingkah laku berketepatan rendah dalam hantaran ke hadapan, sementara hantaran ke belakang tetap sama. Ini menyebabkan beberapa ralat pengkuantisasi yang terkumpul dalam kerugian keseluruhan model dan oleh itu pengoptimum berusaha mengurangkannya dengan menyesuaikan parameter yang sesuai.

Apakah pengkuantuman dinamik?

Apakah pengkuantuman dinamik? Menghitung rangkaian bermaksud menukarnya untuk menggunakan perwakilan bilangan bulat ketepatan yang dikurangkan untuk pemberat dan / atau pengaktifan. ... Nilai ketepatan yang lebih tinggi ini dikira kembali ke INT8 jika lapisan seterusnya dikuantisasi atau diubah menjadi FP32 untuk output.

Apakah pengkuantuman statik?

Kuantisasi statik mengukur berat dan pengaktifan model. Ini membolehkan pengguna menyatukan pengaktifan ke lapisan sebelumnya di mana mungkin. ... Oleh itu, kuantisasi statik secara teorinya lebih cepat daripada kuantisasi dinamik sementara ukuran model dan penggunaan jalur lebar memori tetap sama.