PTQ和QAT,tro什么地方

PTQ和QAT,tro什么地方

根据谷歌量化白皮书中定义，分为PTQ和QAT两种，而PTQ又包括两种。3种量化方式：QAT, PTQ Dynamic, PTQ Static。1) 量化感知训练(Quant Aware Training, QAT): 量化训练让模型感知量篇首语：本文由小常识网(cha138)小编为大家整理，主要介绍了一文了解模型量化中的QAT和PTQ相关的知识，希望对你有一定的参考价值。https://blog.csdn.net/m0_

˙▽˙ 按照量化阶段的不同，一般将量化分为quantization aware training(QAT) 和post-training quantization(PTQ)。QAT 需要在训练阶段就对量化误差进行建模，这种方法一般能够获性能：鉴于QAT 在整个训练集上充分训练，其性能在不同的量化bit 上均领先PTQ。因此性能是PTQ 的主要瓶颈。基于以上观测，研究者提出了针对视觉和NLP 任务的PTQ 方法，在保持其训练时间、显

一文了解模型量化中的QAT和PTQ 由于前一段时间在做模型的转换工作，实际部署的时候需要一些模型加速的方法，常用的有各家的inference框架，如mnn,tnn,tensorrt等，这些框架除了fp32精度外，都支持了intQAT的步骤1. 从预训练模型开始，在不同网络层中添加量化操作2.利用若干epoch模型进行调优2. 模拟在推理过程中发生的量化过程3. 通过训练学习量化参数，减少量化模型和与预

∪＾∪ 有时PTQ 的准确性达不到要求，这个时候你就要考虑使用QAT 。QAT 背后的思想很简单：如果在训练阶段包含量化误差，就可以提高量化模型的精度。它使网络能够适应量化的权值和激活。概述：PQT 与QAT 参考：量化训练后量化： 简称PTQ(Post Training Quantization):权重量化，激活量化，需要借助数据在训练后进行校准。静态量化感知训练： 简称QAT(static quantiza

⊙０⊙ 一文了解模型量化中的QAT和PTQ 由于前一段时间在做模型的转换工作，实际部署的时候需要一些模型加速的方法，常用的有各家的inference框架，如mnn,tnn,tensorrt等，这些框架除了fp32精一文了解模型量化中的QAT和PTQ https://blog.csdn.net/m0_38043555/article/details/118278641 好文要顶关注我收藏该文0 0