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  • 神经网络量化----为了部署而特别设计


    引言:一般神经网络量化有两个目的:

    1. 为了加速,在某些平台上浮点数计算比较耗费时间,替换为整形可以加快运算
    2. 为了部署,某些平台上只支持整形运算,比如在芯片中

    如果是第1个目的,则使用常规的量化手段就可以满足,将浮点数运算变成整形运算+较少的浮点运算

    但是如果是第2个目的,那就需要对量化手段做一下改变。

    如果是初学者,大家可以先看我的另一篇博客,这里有详细介绍【精选】神经网络量化----吐血总结-CSDN博客量化技术是连接学院派和工程派之间的桥梁,效果再好的网络速度不快,那么也不会在工业上普及,因此量化技术还是很有发展潜力的。_神经网络量化https://blog.csdn.net/weixin_41910772/article/details/109637956

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_41910772/article/details/133905632
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