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- ¿Qué es la cuantificación en PyTorch??
- ¿Cómo funciona la formación consciente de la cuantificación??
- ¿Qué es la cuantificación dinámica??
- ¿Qué es la cuantificación estática??
¿Qué es la cuantificación en PyTorch??
La cuantificación se refiere a técnicas para realizar cálculos y almacenar tensores en anchos de bits más bajos que la precisión de punto flotante. ... PyTorch admite la cuantificación INT8 en comparación con los modelos FP32 típicos, lo que permite una reducción de 4 veces en el tamaño del modelo y una reducción de 4 veces en los requisitos de ancho de banda de memoria.
¿Cómo funciona la formación consciente de la cuantificación??
Entonces, básicamente, el entrenamiento con conciencia cuantitativa simula un comportamiento de baja precisión en el pase hacia adelante, mientras que el pase hacia atrás sigue siendo el mismo. Esto induce algún error de cuantificación que se acumula en la pérdida total del modelo y, por lo tanto, el optimizador intenta reducirlo ajustando los parámetros en consecuencia.
¿Qué es la cuantificación dinámica??
¿Qué es la cuantificación dinámica?? Cuantizar una red significa convertirla para usar una representación entera de precisión reducida para los pesos y / o activaciones. ... Este valor de mayor precisión se reduce a INT8 si la siguiente capa se cuantifica o se convierte a FP32 para la salida.
¿Qué es la cuantificación estática??
La cuantificación estática cuantifica los pesos y activaciones del modelo. Permite al usuario fusionar activaciones en capas anteriores siempre que sea posible. ... Por lo tanto, la cuantificación estática es teóricamente más rápida que la cuantificación dinámica, mientras que el tamaño del modelo y los consumos de ancho de banda de memoria siguen siendo los mismos.
