摘要: 在深度学习中,量化指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor,以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点: 更少的模型体积,接近4倍的减少; 可以更快的计算,由于更少的内存访问和更快的int8计算,可以快2~4倍。 一个量化后的模型,其部分或者全部的 阅读全文
posted @ 2022-10-25 20:41 凌逆战 阅读(5747) 评论(1) 推荐(2) 编辑