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模型量化

下图显示不同量化策略对速度的提升影响 ? 量化卷积过程 ? 加速策略: AND, XOR and bitcount operations 训练过程 ? 分类性能对比 ?

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图像量化

from skimage import data from matplotlib import pyplot as plt image=data.coffee()#原始图像 ratio=128#设置量化比率 range(image.shape[2]):#图片通道数 image[i][j][k]=int(image[i][j][k]/ratio)*ratio#对图像中的每个像素进行量化 本文的图像量化过程是将256级的彩色图像量化到2级的彩色图像。 量化等级越多,量化比率越低,所得图像层次越丰富,灰度分辨率越高,图像质量好,但数据量大;量化等级越少,量化比率越高,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,可能会出现假轮廓,图像质量变差,但数据量较小。 图像量化的作用是在一定主观保真图像质量的前提下,丢掉对视觉影响不大的信息,以获得较高的压缩比。

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    然后整数矩阵 的数值范围其实就是有符号整数的表示范围 , ,为了实现的简单,我们只量化到 ,这样就和 一样关于零点左右对称了。 如果我们强行还按照 的范围来量化relu结果 的话会怎么样呢?这样会导致整数区间 永远不会有数字,因为根本没有负数浮点数的存在。这样就白白浪费了127个整数,就会导致量化的精度大大受损。 总结 如果矩阵乘法两个输入的范围都是关于零点对称的,那么计算公式为: 「量化:」 「反量化:」 如果矩阵乘法其中一个输入是relu的结果,那么计算公式为: 「量化:」 「反量化:」 当然还有很多其他情况 此外为了减小量化的损失,还需要在模型结构中插入伪量化节点,然后进行量化感知训练(QAT)。接着还需要将finetune后的模型存储为int8格式。然后还需要开发加载int8模型的推理加速库代码。 网上关于量化的优秀教程非常多,我不会讲太多理论上的量化知识,只会从实践的角度来白话一下我们在Transformer模型量化过程中做的一些尝试。

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    十年量化老兵谈量化:玩转量化投资你需要这些技能

    量化能看到更多的机会,比如说现在A股有将近3000只股票,如果不用量化,靠一个人的力量最多管理到300只已经很难了,但量化,30000只的管理和3000只几乎没什么差异。 【投研体系】“量化老兵投资体系三大支柱” 问:您这些年一直是做量化投资的,能否讲讲您的量化投资体系? 持有封基:我入市整整十年,一直是量化投资。基本面、技术面,只要能吃饱的都是一碗好面。 “构建量化模型的四个步骤:猜想、建模、回测、实战” 问:具体而言,您是如何构建量化模型的吗?如何确定量化因子的? 持有封基:量化四步骤——猜想、建模、回测、实战。 “做好量化投资:有数学天赋很重要” 问:你做量化差不多十年了,在您看来要做好量化投资,需要做些什么准备? 持有封基:除了热爱投资,还需要热爱数学,热爱量化,这是最根本的。 因为量化投资是一条充满荆棘的道路,只有真正热爱才会浸润在量化中以此为乐。

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    从零开始学量化(一):量化如何入门

    作为在校生,进入量化行业的途径一般是首先自己在学校能掌握一定的量化基础,然后去企业找实习,最终通过实习/秋招留用。实习一般是去卖方研究所金工组、买方私募公募资管自营等各种机构,这里不介绍,可百度。 关于量化基础,实际上可以总结为三方面的能力:金融背景、数学功底和编程能力,编程能力是门槛,编程不好,什么都白谈。 接下来分别从量化、数学、金融三个角度说明。 ? 数据可视化能力 不论是做数据分析还是量化,可视化都是非常重要的,不过量化方向可视化要求相对低一些,毕竟逻辑和结果更重要。 这方面需要会的东西包括: - 宏微观经济学:了解刻画宏观经济运行的各种经济指标的含义,以及公布的时间点,频率等等,这在量化建模中非常重要,现在有很多研究所都在从宏观基本面做量化择时和经济周期预测,至于课本里学的

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