训练感知量化根据是否有样本数据和是否进行重新训练可分为动态离线量化、静态离线量化和量化感知训练。 动态离线训练无样本数据，对模型的参数在推理前预先进行量化，而模型层的激活值在预测的时候再决定量化。...量化感知训练在训练的过程中网络模拟量化的效果进行参数更新和优化，量化的效果最好，部署预测无速度损失，训练过程需要进行改变。...量化感知训练过程中让网络自行确定激活值的范围能得到更好的结果。 在量化感知训练中要小心使用指数滑动平均（EMA）的参数更新策略。...反向传播使用的是量化后的权重，量化使得权重的震荡变大，使用EMA会导致训练的不稳定。...如果网络卷积层和batchnorm()层在部署时进行合并加速，在量化感知训练保存模型时要先合并生成对应的量化参数。
凭借这一量化方案，我们可以在许多模型中获得合理的量化模型准确率，而不必重新训练依靠量化感知 (quantization-aware) 训练的模型。...与量化感知训练相比，此工具更易于使用，并可在大多数模型中实现出色的准确率。目前可能仍存在需要进行量化感知训练的用例，但我们希望随着训练后工具的不断改进，这种情况会越来越少。...如果旨在大幅改进 CPU 或兼容固定点加速器，则应使用此训练后整型量化工具；若会影响模型准确率，则可能还需使用量化感知训练。...我们希望尽可能简化量化方法。因此，我们很期待能够通过某种方法在训练后实现模型的量化！但是，我们也明白，某些模型在通过量化进行训练时已经拥有最佳质量。所以，我们也在致力开发量化感知训练 API。...同时，我们也鼓励您尝试使用训练后量化法，因为它也许能满足模型的所有需求！ 文档和教程 您可以在 TensorFlow 网站上找到关于训练后整型量化、新量化规范以及训练后整型量化教程的详细信息。
作者提到：采用分离替换标准卷积可以得到更快推理速度，但同时经过量化会导致性能显著下降，因此没有采用分离卷积。此外，还采用了一个额外的跳过连接以提升结果保真度，输入未进行规范化，这可以加速模型推理。...模型量化：采用Tensorflow标准后训练量化，在模型尾部添加Clipped ReLU以避免不正确的输出归一化。 MCG ? 上图为MCG团队的方案，其主要观点：采用CNN学习超分图像的残差。...模型量化:训练感知量化,在模型尾部添加了Clipped ReLU. Noah_Terminal Vision ?...作者着重强调了残差模块的重要性：有助于保持量化精度。 训练阶段：L1损失，Adam优化器，初始学习率5e-4，每200Kcyclic方式衰减到1e-6，合计训练1000K。 模型量化：训练感知量化。...模型训练：MAE损失，Adam优化器，训练750epoch； 模型量化：量化感知训练额外75epoch，损失为MSE。
基于神经网络的结构，我们可以修剪单个权重参数、模型层或模型层块：非结构化修剪：无论神经元出现在哪，只要它不是显著权重，就进行删减剔除，通过模型的精度效果可以维持得很好，但这种方法导致稀疏矩阵运算，实际运算很难加速...图片神经网络的剪枝裁剪压缩，通常是迭代进行的。在每次迭代中，会修剪相对不重要的filter并重新训练修剪后的模型（以恢复精度效果），直至修剪后的模型不能达到所需的最小精度时，剪枝迭代结束。...图片 网络量化神经网络中使用的默认类型是 32 位浮点数，高精度浮点数使得模型在训练阶段可以准确地梯度传播，得到更好的效果。但是在推理过程中就没有这个必要了。...量化感知训练： 需要使用量化重新训练模型以匹配原始模型的准确性。量化网络通常在与原始模型相同的数据集上重新训练。为了保留梯度传播的精准度，梯度不会被量化。...图片图片通过网络量化和剪枝，可以在压缩达到 4 倍的情况下保持精度。而知识蒸馏通过另外一种角度，在不压缩精度的情况下，直接在小模型上学习和保持效果；实际我们可以对所有方法组合使用。
由于目前流行的深度学习框架不支持 int8 精度，所以量化感知训练需要插入 fp16 的伪量化结点来模拟 int8 量化，导致量化感知训练反而比 fp16 混合精度训练慢 2-3 倍。...这是因为在 T4 显卡上，int8 GEMM 的加速会随着 shape 的增大而有明显增加。因此在 T4 显卡上进行量化推理时，输入数据量越大，加速效果越好。...之所以量化感知训练中需要插入伪量化结点，然后用 float GEMM 去模拟量化过程，是因为 TensorFlow 和 PyTorch 等训练框架不支持 int8 GEMM。...在推理的时候，同样采用离散化后的整数进行 int8 GEMM 运算，最后再反量化回浮点数结果。量化推理过程和量化训练完全一致，并且和传统的量化感知训练是完全等价的。...而实际上浮点数矩阵的数值范围通常并不对称，存在极少的离群值。如果直接按照离群值的范围来量化矩阵，会影响到量化后的精度，所以需要先对矩阵进行数值截断。
这令人不由自主地联想到，如果能让 EfficientNet 运行在计算资源受限的移动设备上，是否会为移动或物联网等设备开拓出新的应用场景呢？TensorFlow 最新的博客给出了答案。...然而，这一过程往往涉及复杂的量化感知训练（伪量化），或降低训练后量化模型的准确率。...幸运的是，借助 TensorFlow Lite 中提供的训练后量化流程来对模型进行量化处理，能够在最大程度上降低对其准确率的影响。 其次是异构计算设备带来的问题。...激活函数，这一操作极大地提升了训练后量化的质量 放缩模型尺寸时固定住其 stem 与 head 模块以减少放缩后模型的尺寸与计算量 利用 TensorFlow 模型优化工具包进行训练后量化 得益于 TF...App 会自动下载在 ImageNet 数据集上预训练过的 EfficientNet-Lite，并存放在 asset 文件件。如果你想定制化自己的模型，可以替换掉该文件夹中的模型。 ?
作者 | 李嘉璇 责编 | 何永灿 随着神经网络算法在图像、语音等领域都大幅度超越传统算法，但在应用到实际项目中却面临两个问题：计算量巨大及模型体积过大，不利于移动端和嵌入式的场景；模型内存占用过大，导致功耗和电量消耗过高...神经网络训练时要求速度和准确率，训练通常在GPU上进行，所以使用浮点数影响不大。但是在预测阶段，使用浮点数会影响速度。量化可以在加快速度的同时，保持较高的精度。 量化网络的动机主要有两个。...因为在训练时，尽管前向传播能够顺利进行，但往往反向传播中需要计算梯度。例如，梯度是0.2，使用浮点数可以很好地表示，而整数就不能很好地表示，这会导致梯度消失。因此需要使用高于8位的值来计算梯度。...图9 ResNet50网络量化前后的精度对比 在均匀量化的过程中，首先是仅仅对权重进行量化，得到精度为72.8%。...因此，在第一次训练的过程中，retrain.py文件的代码会先分析所有的图片，计算每张图片的瓶颈值并存储下来。因为每张图片在训练的过程中会被使用多次，因此在下一次使用的过程中，可以不必重复计算。
• 训练过程中，除了模型参数外，还需要额外内存来存储梯度、优化器状态和中间计算结果。 • 动态内存管理在训练过程中起着关键作用，但可能导致内存泄漏和碎片化。...量化感知训练 • 训练后量化：对已训练的模型进行量化 • 量化感知训练：在训练过程中纳入量化 1. 实际应用意义： • 量化技术对于在资源受限设备上部署大型机器学习模型至关重要。...• 通过减少内存占用和加快计算速度，量化使得复杂模型能够在移动设备或嵌入式系统上高效运行。 • 量化感知训练可能产生更高质量的量化模型，适用于对精度要求较高的应用。 2....• 量化感知训练（QAT） • 在训练过程中联合优化模型参数和量化参数 • 相比训练后量化，准确度得到提升 • 稀疏表示和计算 • 利用稀疏性进行内存优化 • 技术包括稀疏矩阵乘法、稀疏卷积和稀疏注意力机制...• 真实世界的案例研究展示了内存优化在各个领域的影响 • 未来的研究方向为进一步推进机器学习中的内存优化提供了promising的途径 • 神经架构搜索、量化感知训练、稀疏计算、硬件-软件协同设计和内存高效的迁移学习
结构冗余神经网络模型中存在的一些无效计算节点（在训练过程中，可能会产生一些在推理时不必要的计算节点）、重复的计算子图（模型的不同部分执行了相同的计算）或相同的结构模块，它们在保留相同计算图语义的情况下可以被无损地移除...INT8 量化通常需要先进行模型的量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT），以在训练过程中考虑量化误差。...这种方法可以显著减少模型的参数量，但可能导致稀疏矩阵操作，计算效率不一定提高。结构化剪枝会移除整个神经元、通道或卷积核，这种方法通常更适合硬件加速。剪枝后，模型的结构变得更加紧凑，易于实现计算加速。...例如，在动态神经网络中，可以缓存前向传播的中间结果以加速后向传播。Ⅳ. 读写冗余读写冗余指的是在计算过程中，存在不必要的内存读写操作，或者内存访问模式低效，导致内存带宽浪费和性能下降。...内存分配：在神经网络模型的计算过程中，会涉及大量的内存操作，包括内存分配和释放。
、ASIC加速芯片或加速器IP），完成深度学习模型在数据中心或边缘计算领域的实际部署，包括GPU、FPGA或DSA (Domain Specific Architecture) ASIC等。...异构加速硬件可以选择定制方案，通常能效、性能会更高，目前市面上流行的AI芯片或加速器可参考 [2]。...是较为完善的系统工程，能够实现标准Bert/Transformer的高性能计算； TFTRT自动分图：TensorFlow模型可通过tf.contrib.tensorrt转换，其中不支持的操作会保留为TensorFlow...以量化训练（QAT: Quantization-aware Training）与MNN量化转换为例，可以构建从ASR模型的大规模预训练、到量化训练微调、再到MNN量化优化的工具链路： 4....OAQ量化训练，可进一步实现INT8计算加速： INT16乘累加防溢出量化训练——Overflow-aware Quantization_AI Flash-CSDN博客_int16量化 Transformer
例如，JPEG图像压缩就是通过减少图像的色彩深度和块编码来实现的。这种方法可以大幅度减小文件大小，但在解压缩时会丢失一些图像信息，导致图像质量下降。...在图像压缩中，压缩感知技术通常涉及以下几个步骤：特征提取：使用预训练的深度学习模型（如卷积神经网络，CNN）来识别图像中的重要特征，如边缘、纹理和对象。...通过训练一个模型来学习数据的稀疏编码，然后在编码的基础上进行量化和编码，从而实现压缩。在解码过程中，通过重建步骤恢复出接近原始质量的数据。...为了满足实时压缩的需求，可以采取以下措施：算法优化：选择或设计计算复杂度低的压缩算法，减少不必要的计算步骤。硬件加速：利用GPU、FPGA或其他专用硬件进行并行计算，加速算法的处理速度。...实时反馈：在压缩过程中引入实时反馈机制，动态调整压缩参数，以适应当前的系统负载和性能要求。
这些后处理量化方法的好处在于压缩效率很高，并且能够加速支持硬件上的推理。但缺点在于，这些近似值造成的误差会在前向传播的计算过程中不断累积，最终导致性能显著下降。...该方法可以在训练过程中采用更简单的量化方案，这对于具有可训练参数的量化模块来说是非常有用的，比如乘积量化（Product Quantizer，PQ）算法。 ?...Quant-Noise 的具体实现方法 深度网络训练过程中不会接触到 quantization drift 引起的噪声，从而导致性能欠佳。如何使网络对量化具有一定的鲁棒性？...解决方案就是在训练期间引入量化噪声。 量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT）通过对前向传播过程中的权重进行量化来实现这一点。...结果表明，Quant-Noise 对 iPQ 等高性能量化方案表现出非常好的效果，而 QAT 一般导致性能下降，即使与量化作为后处理步骤的情况相比也会这样。 ?
经过这一阶段，基本证明了深度学习作为一种新的方法，能够解决一些实际场景之前难解或不可解的问题。基于此，上半场的主要工作在训练模型。...为什么会碎片化 出于站位的原因各大公司都推出了自己训练框架(Google的TensorFlow, Facebook的PyTorch, Amazon的MxNet, 百度的PaddlePaddle等)。...这是跟算法科学家所在社区（如计算机视觉算法喜欢PyTorch, NLP的喜欢TensorFlow etc.）和标杆性模型是用什么框架实现等这些元素相关的。 这种碎片化，导致了高效部署上的实际困难。...模型量化主要是通过降低模型中tensor和weights精度的手段，从而减少计算需求和数据存储与传输需求，来达到加速的目的。...主要方法分两派：一是训练后量化(Post-training Quantization)，二是量化感知训练(Quantization-Aware Training)。这个topic比较大，可以另讲。
主要的调研内容：Faster-VQA2：轻量化的视频质量评估模型。核心是使用优化版本的Transformer->Swin-Transformer来减少网络计算，加速效率。...该模型旨在解决现有模型在实际应用中的局限性，特别是对于资源受限的移动设备上的实时图像质量评估任务。...CLIP-IQA5：利用(引入)对比语言-图像预训练( CLIP）模型来评估图像的视觉感知，包括图像的质量(look)和抽象感知(feel)，无需进行特定任务的训练。...推理不一致的来源：在不同硬件平台上运行模型（例如不同的 CPU、GPU、TPU 等）可能会导致数值精度上的细微差异，进而影响推理结果。...不同的深度学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch ）可能会在推理过程中产生不一致的结果，尤其是涉及到数值计算时。
通过使用像TensorFlow Lite这样的ML推理框架和XNNPACK ML加速库，工程师得以在模型大小、推理速度和预测质量之间找到一个最佳点来优化他们的模型，以便在各种设备上运行。...主要包括： 将一个神经网络稀疏化 训练稀疏神经网络 实际应用 将一个神经网络稀疏化 许多现代深度学习架构，如MobileNet和EfficientNetLite，主要是由具有小卷积核的深度卷积和从输入图像线性组合特征的...而Google对XNNPACK的更新，就使它具有了检测模型是否稀疏的能力： 过程将从标准的密集推理模式切换到稀疏推理模式，在稀疏推理模式中，XNNPACK使用CHW (channel, height,...这使使用者能够同时处理多个像素，同时也可以在多个线程中并行执行每个操作。 当至少80%的权重为零时，这些变化将会一起导致1.8倍到2.3倍的加速。...训练稀疏神经网络指南 为了创建稀疏神经网络，这个版本包含的指南建议从稠密版本开始，然后在训练过程中逐渐将其权重的一部分设置为零——这个过程叫做剪枝。
作者：Edison_G 给定一个训练有素的网络，我们如何加速它以满足在特定硬件上部署的效率需求？ ? 1 前言 给定一个训练有素的网络，我们如何加速它以满足在特定硬件上部署的效率需求？...常用的硬件感知网络压缩技术通过修剪、核融合、量化和降低精度来解决这个问题。 ? 但是，这些方法不会改变底层网络操作。...在今天分享中，研究者提出了硬件感知网络转换 (HANT)，它通过使用类似神经架构搜索的方法用更有效的替代方法替换低效操作来加速网络。...硬件感知网络压缩的目标是降低在实际应用中部署深度神经网络的运营成本、功耗和环境影响方面发挥着关键作用。 ?...从TensorFlow存储库中导入现成的预训练模型和权重作为教师模型。只有ImageNet-1K数据集用于预训练、候选评估和微调。
scikit-learn 的 API 设计简洁易用，既适合初学者入门，也能满足专业人士在实际问题解决中的需求。...不足： 知名度与生态：尽管 MXNet 在技术上具有很多优势，但相比 TensorFlow 和 PyTorch 等框架，在知名度和生态建设方面略显不足。这可能会影响到新用户的选择。...十、部署和推理 在深度学习和机器学习领域，模型的部署和推理是将训练好的模型应用于实际问题中的关键步骤。...特性 量化：支持多种量化策略，包括后训练量化和量化感知训练，有效减少模型大小并加速推理过程。...Treelite 背后的主要创意来源于观察到在实际应用中，尽管训练机器学习模型可能需要大量的计算资源，但在部署阶段，尤其是对于决策树模型，可以通过优化来显著减少所需的资源和提高预测速度。
一个完善的算法开发平台：敏捷的算法移植过程，除了提供一键式算法部署，还提供最先进的量化感知训练方法论，提供典型网络的全流程开源代码，让算法专家专注于挖掘痛点与数据的价值。...Magik是基于AIE的算法开发平台，除了基本的工具链还包含其他丰富的辅助开发资源。并且支持后量化和更先进的量化感知训练(QAT)。...其次人工智能学术领域仍然在发展，虽然变化的速度减缓，但未来仍然会不断出现新的网络，新的流程，新的算子，新的训练方法等等，这些决定了目前的AI加速硬件还没有到达统一收敛的阶段。...全面支持pytorch/tensorflow/mxnet/caffe/onnx等主流框架； 量化感知训练(QAT)。...支持2/4/8/16任意精度混合训练及转换优化，在保证精度的同时，能充分利用AIE的计算资源； 灵活性。同时支持QAT和后量化方案，加速应用灵活部署； 开放性。
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