所以，这里推荐一系列讲解TFLite后量化和量化感知训练原理的文章，看一下这几篇文章阅读本文就没有任何问题了。...神经网络量化入门--基本原理 神经网络量化入门--后训练量化 神经网络量化入门--量化感知训练 神经网络量化入门--Folding BN ReLU代码实现 这里我简单的总结一下，无论是TFLite的量化方案还是...量化感知训练和后训练量化的主要区别在于它会对激活以及权重做模拟量化操作，即FP32->INT8->FP32。...这样做的好处是可以模拟量化的实际运行过程，将量化过程中产生的误差也作为一个特征提供给网络学习，一般来说量化感知训练会获得比后训练量化更好的精度。 0x2....在上一节提到，量化感知训练和后训练量化的主要区别在于它会对激活以及权重参数做模拟量化操作，即FP32->INT8->FP32。
本文发现，这不是最佳的量化策略。本文提出了 AdaRound，一种用于训练后量化的更好的权重舍入机制，它可以适应数据和任务损失。...AdaRound 不仅比舍入取整有显著的提升，而且还为几种网络和任务上的训练后量化建立了新的最新技术。...在全面的研究中，表明 AdaRound 为几个网络和任务（包括 ResNet18，ResNet50，MobilenetV2，InceptionV3 和 DeeplabV3）提供了最新的训练后量化新技术。...这意味着在进行训练后量化时，通过仔细舍入权重，可以获得很多收益。本文的其余部分旨在设计一种有充分根据和计算效率的舍入机制。 ?...随机舍入与四舍五入对比 方法 在本节中，提出AdaRound，这是一种用于训练后量化的新舍入程序，在理论上是有充分根据的，并且在实践中显示出显着的性能改进。本文从理论上分析由于量化引起的损失。
【GiantPandaCV导读】本文聊了两篇做INT8量化训练的文章，量化训练说的与quantization-aware Training有区别，量化训练指的是在模型训练的前向传播和后向传播都有INT8...《Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》文章中，提出了量化感知训练...总结：Distribution Adaptive INT8比Unified INT8多了一个先验，来构建分析方程。方法上，都是对梯度下手，修正梯度的值，都有对梯度进行截断。...Unified INT8也是类似minimize量化后梯度与原来梯度的量化误差Error的思想，Unified INT8是通过收敛性分析方程，发现了可以通过降低学习率和减少梯度量化误差。...-反量化后的梯度， 是学习率，Term(3)说明要降低学习率。
【导读】本文聊了两篇做INT8量化训练的文章，量化训练说的与quantization-aware Training有区别，量化训练指的是在模型训练的前向传播和后向传播都有INT8量化。...两篇文章都是基于对梯度构建分析方程求解得到解决量化训练会引起的训练崩溃和精度损失严重的情况。...《Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》文章中，提出了量化感知训练...Unified INT8也是类似minimize量化后梯度与原来梯度的量化误差Error的思想，Unified INT8是通过收敛性分析方程，发现了可以通过降低学习率和减少梯度量化误差。...； $\eta{t}$ 是量化-反量化后的梯度， $\eta{t}$ 是学习率，Term(3)说明要降低学习率。
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。
在每一级，通过残差块和最大池化操作实现下采样，而通过残差块以及朴素最近邻插值实现上采样。该过程确保模型捕获局部和全局信息，这对于连贯地了解全身以获得准确的最终姿态估计非常重要。...预测每个沙漏后的中间热图，并对其应用损失。 此外，这些预测被投影到更多的通道，并作为后续沙漏的输入，以及当前沙漏的输入及其特征图输出。...这里的假设是，如果第一个沙漏在高特征水平上“感知”第二个沙漏“感知”的东西，网络的整体性能将会得到改善。总损失，如式2所示，包括感知损失和预测损失中权重较高的原始预测损失。...2.7 Residual connections 作者还用带有Concat的残差连接替换带有add的残差连接操作，然后进行逐点卷积，以获得所需数量的通道，称为「ResConcat」。...还包括从沙漏最窄的特征图（颈部）到下一个沙漏颈部的残差连接，称为「NarrowRes」。
： image.png 论文算法解读 量化的定义 image.png 优化目标 量化推理的流程图 ?...https://arxiv.org/pdf/2006.16669.pdf 最后看最右边的方框，表示得到卷积层输出量化激活结果之后，如果下一层不是量化计算层，则直接除以权值和输入激活的量化因子，得到反量化的输出...如果下一层也是量化层，则除了除以权值和输入激活的量化因子还需要再乘以下一层的输入量化因子得到量化后的下一层的输入（Requantize）。 优化单层量化因子 image.png ?...https://arxiv.org/pdf/2006.16669.pdf 实验还对比了 EasyQuant和 训练量化QAT（Quantize Aware Training），可以按到在ResNet50...总结 这篇论文提出了一个在低于8bit下精度还能保持比较好的后量化算法，思想相对TensorRT的方法来说更加容易理解，而且实现上也更加的容易，实际端侧推理加速效果也不错。
AdaQuant：改进训练后神经网络量化：分层校准和整数编程 本文是以色列理工学院与英特尔联合提出的基于PTQ的神经网络量化技术，并且提出了不同复杂度下的量化策略方案与基于整数编程的混合精度搜索。...例如，在ResNet50上，实现了所有层权重和激活4-bit量化，且精度下降不到1％。 方法 在大多数训练后量化设置中，会提供一个模型和一个小的未标记校准集。...偏置调整 对最终的混合精度模型应用全局偏差调整，方法是应用量化感知训练以最大程度地减少知识蒸馏（KD）损失（不需要标签）。由于将可训练变量限制为仅偏差，因此即使在校准集上进行训练而不会出现过度拟合。...尽管还有其他训练后量化技术可以与我们的方法潜在地结合起来，例如偏差校正，均衡和离群的信道拆分，但是，并没有必要。...Full pipeline and ablation study 尽管一些研究人员提出了用于训练后的混合精度量化的不同方法，但没有一个提供其代码。
对训练好的网络做量化，在实践中尝试过TensorRT的后训练量化算法，在一些任务上效果还不错。...而训练量化我理解就是在forward阶段去模拟量化这个过程，是把权值和激活值量化到再反量化回有误差的，所以训练过程还是浮点。...模拟量化卷积层示例图 具体实现的时候就是按照论文中的这个模拟量化卷积层示例图去写训练网络结构的。 4....实验结果 用VGG在Cifar10上做了下实验，效果还可以，因为是为了验证量化训练的有效性，所以训Cifar10的时候没怎么调过参，数据增强也没做，训出来的模型精确度最高只有0.877，比最好的结果0.93...差不少。
之前写了关于海思NNIE的一些量化部署工作，笔者不才，文章没有写得很具体，有些内容并没有完全写在里面。好在目前看到了一些使用nniefacelib脱坑的朋友，觉得这个工程还是有些用的。...接下来将介绍一些笔者对其微改的地方： 在github上的代码分为了两个分支，下面单独做一下讲解 二、V1.1.1分支 用PRNet（https://github.com/YadiraF/PRNet）标注人脸图像的姿态数据，比原始通过...这其实和训练数据集里面闭眼图片的数量过少有关系，加强眼部的训练并不能抵抗这种情况，因为不是一个维度的事情，最佳的方式依然是添加闭眼数据。...示例图片 四、量化 过去一周，笔者对训练代码进行了整理，完成了多种版本的转换工作，包括 pytorch caffe ncnn nnie 听说有小伙伴将这套模型跑到了ios上，说不定之后会放出来。...量化精度 Github地址如下： https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow
量化模型是模型压缩的其中一种算法，但在训练量化模型的时候，训练过程和模型训练结果会因为量化本身的离散性而产生一种模型权重振荡现象(Weight Oscillation Phenomenon)。...我们的工作发现了现在主流的模型权重量化方法LSQ(Learned Step Size Quantization)会加剧权重振荡现象，导致训练过程的导数不稳定，和使得模型收敛到不好的local minima...文章首先发现，现在主流的量化算法LSQ(Learned Step Size Quantization)中的learnable scaling facor会加剧模型训练时的权重振荡现象，并在下图中视觉化了...出于好奇，我们可视化了收敛后的模型，并发现模型的权重会蜷缩在量化临界点(Quantization Threshold)附近，因此在最后收敛的过程会使得权重来回在相邻的量化节点跳动，使得模型无法收敛。...我们追踪了这些靠近量化临界点的权重，并发现这些权重的组成并不是固定的，而是随着训练的过程会不段变动，换句话说，不段的有权重进入靠近临界点的区间，也不断的有权重离开。
在这项工作中提出了一种高效的量化感知全景驾驶感知模型（Q-YOLOP），用于自动驾驶背景下的目标检测、可驾驶区域分割和车道线分割。...本文采用4阶段训练过程，包括在BDD100K数据集上进行预训练，在BDD1000K和iVS数据集上微调，以及在BDD100K上进行量化感知训练（QAT）。...2.2、量化 量化感知训练（QAT）是一种旨在使神经网络更易于量化的技术。在QAT过程中，本文通过依次应用量化和反量化操作，在训练过程中引入量化误差。...本文首先观察到，训练后量化导致分割任务的性能显著下降，可驾驶区域和车道线分割分别仅达到0.285和0.248mIOU。 然而，这种性能下降可以通过采用量化感知训练（QAT）策略来缓解。...这些发现证明了与训练后量化策略相比，QAT策略在提高量化网络性能方面的有效性。表5：在竞赛组织者提供的iVS数据集上，用不同量化范式进行三阶段训练后，模型的测试性能。
现在用户可以在自己构建的nn.Module基础上，修改很少的代码即可完成从nn.Module量化感知训练到用TensorRT将量化感知训练后的模型部署到GPU上运行的完整链路。...按照这个公式就可以实现Conv+BN融合后的量化感知训练组件，在实现中对训练和推理的处理有些不一样的地方，我在代码中标注出来了。...基于量化感知训练模型改写原始模型 上面我们已经基于量化感知训练模型进行了量化感知训练，接下来我们要考虑怎么部署这个量化感知训练模型了。...我们看一眼量化感知训练后的ResNet18转化成ONNX之后长什么样子吧。 ResNet18量化感知训练模型 然后我们还需要用TesnsorRT来运行这个量化感知训练模型，也要配置一些环境。...现在用户可以在自己构建的nn.Module基础上，修改很少的代码即可完成从nn.Module量化感知训练到用TensorRT将量化感知训练后的模型部署到GPU上运行的完整链路。
本文链接：https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/101285133 1 量化为PB格式模型 从官方提供的tensorflow版本与编译工具版本中选择...Tensorflow源码 下载1.13版本Tensorflow源码：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/v1.13.2 使用bazel编译tensorflow量化工具...bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph 1.3 执行转换量化命令 将导出的pb模型执行模型量化转换，以tensorflow_inception_graph.pb...type=float, shape="1,299,299,3") remove_nodes(op=Identity, op=CheckNumerics) fold_old_batch_norms ' 2 量化为...TFLite格式模型 除了使用transform_graph工具对pb模型进行量化转换外，还可以使用TFLite对模型进行量化处理，但是需要注意的是，使用TFLite转换得到的量化模型是tflite结构
对训练好的网络做量化，在实践中尝试过TensorRT[5][8]的后训练量化算法，效果还不错。...但是如果能在训练过程中去模拟量化的过程，让网络学习去修正量化带来的误差， 那么得到的量化参数应该是更准确的，而且在实际量化推断中模型的性能损失应该能更小。...而训练量化说白了就是在forward阶段去模拟量化这个过程，本质就是把权值和激活值量化到8bit 再反量化回有误差的32bit，所以训练还是浮点，backward阶段是对模拟量化之后权值的求梯度， 然后用这个梯度去更新量化前的权值...实验结果 用VGG在Cifar10上做了下实验，效果还可以，因为是为了验证量化训练的有效性，所以训 Cifar10的时候没怎么调过参，数据增强也没做，训出来的模型精确度最高只有0.877，比最好的...结果0.93差不少，然后模拟量化是基于这个0.877的模型去做的，可以得到与普通训练精确度基本 一样的模型，可能是这个分类任务比较简单。
而量化就是将浮点数（高精度）表示的权重和偏置用低精度整数（常用的有INT8）来近似表示，在量化到低精度之后就可以应用移动平台上的优化技术如NEON对计算过程进行加速，并且原始模型量化后的模型容量也会减少...非对称量化 image.png 4. 中部小结 将上面两种算法直接应用到各个网络上进行量化后(训练后量化PTQ)测试模型的精度结果如下： ?...红色部分即将上面两种量化算法应用到各个网络上做精度测试结果 5. 训练模拟量化 我们要在网络训练的过程中模型量化这个过程，然后网络分前向和反向两个阶段，前向阶段的量化就是第二节和第三节的内容。...bias设置为None，即训练的时候不量化bias。...QAT方式明显好于Post Train Quantzation 注意前面有一些精度几乎为0的数据是因为MobileNet训练出来之后某些层的权重非常接近0，使用训练后量化方法之后权重也为0，这就导致推理后结果完全错误
中文官方地址我放附录了，我们理解为这个框架可以把我们用tensorflow训练出来的模型转换到移动端进行部署即可，在这个转换过程中就可以自动调用算法执行模型剪枝，模型量化了。...) print(correct / len(labels)) 最后测试结果如下表所示： 类型 模型大小 测试集精度 推理测试集10轮的时间 原始模型 242KB 97.39% 110.72 量化后的模型...67KB 97.34% 35.97 可以看到对LeNet量化后模型的大小变为原始模型的近1/4，并且精度几乎不降，且运行速度也有3-4倍加快。...也说明了训练后量化的有效性。今天暂时就讲到这里了，我把源码放到github上了，地址见附录。...附录 Tensorflow-Lite官方文档：https://tensorflow.google.cn/lite Tensorflow后量化官方实例：https://github.com/tensorflow
通过将浮点数操作调整为整数或位操作，量化权重和输入可以加快推理速度。在NLP中已经有一些基于Transformer的模型的训练感知量化方法。...后训练量化是一种有效的模型压缩技术，它可以直接量化神经网络模型，而无需进行微调。大多数现有的后训练量化方法是为卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN）设计的。...因此，作者希望为视觉Transformer结构探索后训练量化，以减少显存和计算成本。 在本文中，作者研究了具有混合精度的视觉Transformer模型的后训练量化方法，以获得更高的压缩比和加速比。...并交替地搜索所有层中权重和输入的量化区间，以获得最佳量化结果。此外，作者还引入了偏置校正来减小累积量化误差。在几个基准数据集上的实验结果表明，本文的算法比现有的后训练量化方法获得了更好的性能。...因此，作者致力于优化权重的量化间隔和输入的量化间隔来提高和的相似度，其中是从校准数据集得到的样本。具体而言，校准数据集比普通训练数据集少得多。
这篇paper关注的是向量化召回的事情，想来公司搜索第一版双塔向量化召回当时是我去试的，后来同事做了很多奇淫技巧发扬光大。...当然至少这也说明了，向量化召回的模型如果更加well-trained的话，效果会好很多。这一点其实我们在做模型的时候也体会到了。...先简单说说什么是向量化召回 如果你有过互联网公司的经历，大概率你知道什么是召回，可以跳过这一段。但如果不知道没关系。...当然双塔结构因为交互不够cross-attention深入（现在主流的NLI和QA任务基本上都是用这种结构），所以效果会相对差一些，但天下武功唯快不破。...上面讲的其实是向量化召回的流程，传统召回也有很多很有意思的东西，譬如倒排索引什么的，之后有计划可以专门写写。 模型结构 模型结构其实在上图左已经一目了然了。tower用的是transformer的。
其次，当前文献中大多数流行的方法严重依赖于后训练量化（PTQ）技术进行模型量化，这导致在极低比特宽度（例如，2比特和1比特）时性能下降到不可接受的程度。...[31]提出将量化感知低秩 Adapter （QALoA）与PTQ方法结合使用，从而提高了评估结果。作为PTQ的替代方法，专门为低比特扩散模型量化引入了量化感知训练（QAT）方法。...基于这些进展，作者首次引入了针对三值DiT模型的量化感知训练和高效部署方案。...三元DiT块进一步在adaLN模块中添加了RMS规范，以进行更好的三元化感知训练。 量化函数。...量化函数表述为： 其中设置为一个很小的值（例如），以避免除以0，以及 TerDiT是一个仅权重量化的方案，作者不量化激活。 量化感知训练方案。
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