PyTorch量化感知训练技术：模型压缩与高精度边缘部署实践
在神经网络研究的前沿，我们正面临着模型精度与运行效率之间的权衡挑战。尽管架构优化、层融合和模型编译等技术已取得显著进展，但这些方法往往不足以同时满足边缘设备部署所需的模型尺寸和精度要求。 研究人员通常采用三种主要策略来实现模型压缩同时保持准确性： 模型量化：通过降低模型权重的数值精度表示（例如将16位浮点数转换为8位整数），减少神经网络的内存占用和计算复杂度。 模型剪枝：识别并移除训练好的...
模型推理加速系列 | 03：Pytorch模型量化实践并以ResNet18模型量化为例(附代码)
更多、更新文章欢迎关注 微信公众号：小窗幽记机器学习。后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列专题，敬请关注。 量化基础知识 量化的本质是信息压缩，在深度学习中一般是降低参数精度。DNN中的参数过载使得其有更多的自由度或者说更多的选择来进行信息压缩。量化后的模型更小、运行效率更高，进而能够支持更高的吞吐量。较小的模型内存占用和能耗较低，是边缘部署的关键。 映射函数...
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