目录

  • 模型量化原理
    • 注意事项
    • 一、2023/4/11更新
    • 二、2023/4/13更新
    • 三、2023/4/16更新
    • 四、2023/4/24更新
    • 前言
    • 1.前情回顾
    • 2.动态范围的常用计算方法
    • 3.Histogram
      • 3.1 定义
      • 3.2 histogram实现
      • 3.3 思考
      • 3.4 拓展
    • 4.Entropy
      • 4.1 定义
      • 4.2 示例代码
      • 4.3 流程实现
      • 4.4 思考
      • 4.5 实际应用
      • 4.6 TRT Entropy Calibration
        • 4.6.1 伪代码
        • 4.6.2 示例代码
    • 5. 代码分析
    • 总结

模型量化原理

注意事项

一、2023/4/11更新

新增Entropy方法计算动态范围

二、2023/4/13更新

新增Entropy方法在实际应用场景中的使用

三、2023/4/16更新

新增P和Q分布bin不能整除的情形处理以及工程实践中tensorRT的Entropy Calibration方法

四、2023/4/24更新

和别人交流之后发现自己对 Entropy 选取动态范围的计算方法依旧是似懂非懂,结合 chatGPT 重新 debug 撸了一遍代码,新增对 TRT Entropy Calibration 示例代码的简单分析(第 5 节内容)

前言

手写AI推出的全新TensorRT模型量化课程,链接。记录下个人学习笔记,仅供自己参考。

本次课程为第三课,主要讲解动态范围的常用计算方法。

课程大纲可看下面的思维导图

1.前情回顾

在之前的课程中我们学习了对称量化和非对称量化的知识,在tensorRT中的INT8量化使用的方法就是对称量化。上节课提出在对称量化中存在一个问题,就是当数据中存在极端值时,会对量化精度造成不利影响,这节课我们就一起来学习相关解决方案。

2.动态范围的常用计算方法

首先来看下本次课程的题目,动态范围的常用计算方法,之前似乎没有提过呀,有点抽象(

TensorRT量化第三课:动态范围的常用计算方法相关推荐

  1. 2.2 动态范围的常用计算方法

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