Kvantifitseeriv pytorch

1. Mis on kvantifitseerimine PyTorchis?
2. Kuidas kvantimisteadlik koolitus toimib?
3. Mis on dünaamiline kvantimine?
4. Mis on staatiline kvantimine?

Mis on kvantifitseerimine PyTorchis?

Kvantifitseerimine viitab tehnikatele arvutuste tegemiseks ja tenorite salvestamiseks väiksema bitilaiusega kui ujukoma täpsus. ... PyTorch toetab INT8 kvantimist võrreldes tüüpiliste FP32 mudelitega, mis võimaldab 4x vähendada mudeli suurust ja 4x vähendada mälu ribalaiuse nõudeid.

Kuidas kvantimisteadlik koolitus toimib?

Nii et põhimõtteliselt simuleerib kvantiteadlik koolitus edasipääsul madala täpsusega käitumist, samas kui tagurpidi läbimine jääb samaks. See kutsub esile mõningase kvantimisvea, mis koguneb mudeli täielikku kadu ja seega püüab optimeerija seda parameetrite vastavalt kohandades vähendada.

Mis on dünaamiline kvantimine?

Mis on dünaamiline kvantimine? Võrgu kvantifitseerimine tähendab selle teisendamist vähendatud täpsusega täisarvude esitamiseks kaalude ja/või aktiveerimise jaoks. ... See kõrgem täpsusväärtus skaleeritakse tagasi väärtusele INT8, kui järgmine kiht kvantitakse või teisendatakse väljundiks FP32.

Mis on staatiline kvantimine?

Staatiline kvantimine kvantiseerib mudeli kaalud ja aktiveerimised. See võimaldab kasutajal võimaluse korral sulandada aktiveerimised eelmistesse kihtidesse. ... Seetõttu on staatiline kvantimine teoreetiliselt kiirem kui dünaamiline kvantimine, samas kui mudeli suurus ja mälu ribalaiuse tarbimine jäävad samaks.