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不积跬步无以至千里
研究领域:深度学习,图像处理
联系方式:vladimirputin@foxmail.com
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2024年7月22日
int8量化过程中涉及到的原理
摘要: int8 量化是一种用于减少模型大小和计算复杂度的方法,特别是在深度学习模型中。它通过将浮点数(通常是 fp32)转换为 8 位整数 (int8),从而减少内存使用和提高计算效率。这在嵌入式设备和移动设备上特别有用。下面是 int8 量化的基本原理及其涉及的过程。 1. 为什么需要量化? 减少模型大
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posted @ 2024-07-22 14:20 海_纳百川
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kl散度如何计算
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posted @ 2024-07-22 09:24 海_纳百川
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