训练后动态量化:最简单的量化形式,权重被提前量化,激活在推理过程中被动态量化。
训练后静态量化:最常用的量化形式,权重提前量化,并且基于观察校准过程中模型的行为来预先计算激活张量的比例因子和偏差。
量化意识训练:在极少数情况下,训练后量化不能提供足够的准确性,可以使用torch.quantization.FakeQuantize函数通过模拟量化来进行训练。
训练后动态量化:最简单的量化形式,权重被提前量化,激活在推理过程中被动态量化。
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量化意识训练:在极少数情况下,训练后量化不能提供足够的准确性,可以使用torch.quantization.FakeQuantize函数通过模拟量化来进行训练。
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