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模型量化的定义模型量化就是将训练好的深度神经网络的权值，值等从高精度转化成低精度的操作过程，例如将32位浮点数转化成8位整型数int8，同时我们期望转换后的模型准确率与转化前相近。模型量化的意义随着深度学习技术在多个领域的快速应用，具体包括计算机视觉-CV、自然语言处理-NLP、语音等，出现了大量的基于深度学习的网络模型。这些模型都有一个特点，即大而复杂，兰州河床亮化哪家专业，兰州河床亮化哪家专业、适合在多卡上面进行推理，并不适合应用在手机等嵌入式设备中，而客户们通常需要将这些复杂的模型部署在一些低成本的嵌入式设备中，因而这就产生了一个矛盾。为了很好的解决这个矛盾，兰州河床亮化哪家专业，模型量化应运而生，它可以在损失少量精度的前提下对模型进行压缩，使得将这些复杂的模型应用到手机、机器人等嵌入式终端中变成了可能。模型量化具有如下特点银川河床亮化公司有多少公司选哪家.兰州河床亮化哪家专业

户外照明产品大量应用于市政道路节能照明工程、新农村建设道路照明工程，景观亮化等绿色节能工程。并承接LED道路照明工程、景观亮化、太阳能光伏发电系统、节能服务及能源管理应用，工程遍布全国各地，并远销东南亚，中亚，欧美等国家和地区。 “驱动世界，照亮地球”是公司不断发展的使命，通过不断的能源技术创新，促进低碳、节能减排和可持续的发展模式，建设我们共同的家园。千姿百态的桥粱在在白日展示出自已亭亭玉立的体态 ，夜间在灯光照明的衬托下开放美丽的身影 ，所以说桥粱亮化工程极为重要。 这么怎样才能让桥粱在亮化工程中更加的出色 ？兰州新区小区亮化工程多少钱西宁楼体亮化公司有多少公司选哪家.

确定灯具安装位置。由于桥梁亮化设计是在桥梁已经建成后加装灯具的施工，亮化工程主要靠突出桥梁的造型设计，点缀城市园林景观。灯具布置的高度直接影响桥梁照明的预期效果和维护管理的难易程度。电缆桥架和导管布置。在桥梁上布置电缆桥架和导管时，在安装电缆桥架和导管支架时，不仅要注意对桥梁结构的损坏和影响。灯具及安装设备。安装的灯具及设备，灯具及设备线路应充分防水、防腐蚀。灯具设备防盗设备。为了维护灯具的使用，减少损坏，对部分灯具加装护栏和防护罩，对灯具和导管进行一些防护，以减少人为因素造成的损坏。桥梁照明工程施工管理。大桥作为城市的主要通道，车流量大，车流量大，工程建设受外界影响严重。

在计算机视觉任务中，每层的输入有许多不同的卷积滤波器卷积，如图上所示。这些卷积滤波器的每个都可以具有不同的值范围。因此，量化方法的一个区别是如何为权重计算裁切范围[α，β]的粒度。可将它们分类为层量化，分组量化和通道量化：a.层量化：在这种方法中，裁切范围是通过考虑层卷积滤波器中的所有权重来确定的，如上图的第三列所示。通过该层中整个参数的统计信息(如小、比较大和百分位数等)，然后对整层卷积滤波器使用相同的裁切范围。虽然这种方法实现非常简单，但它通常会导致次优解，因为每个卷积滤波器的范围可能会有很大的变化，会使某些参数范围相对较窄的卷积核失去量化分辨率。b.分组量化：可以将层内的多个不同通道分组，以计算裁切范围（或卷积核）。这对于单个卷积/中参数分布变化很大的情况可能会有所帮助，分组量化可以在量化分辨率和计算开销之间建立一个很好的妥协。c.通道量化：裁切范围的一个通常选择是为每个卷积滤波器使用固定值，于其他通道，如上图一列所示。也就是说，每个通道都被分配了一个的缩放因子。这确保了更好的量化分辨率，并通常导致更高的精度，通道量化是目前用于量化卷积核的标准方法。陇南城市照明亮化公司有多少公司选哪家.

模型量化的挑战a. 多后端难点不同芯片后端的量化算法实现具有不同的特点。对于不同的硬件，用户需要针对硬件研究不同的量化方案。这同时也会导致量化方案的硬件泛化 性受到限制。所谓硬件泛化性，主要是指量化模型在泛硬件平台的迁移能力。b. 硬件黑盒难点模型的量化部署往往伴随着复杂的模型精度修复工作，特别是在第三方硬件下，需要解决如何与第三方硬件对齐的问题。但在实际服务过程中，硬件的比特级对齐方案又是部署服务的重中之重。可以通过提供量化算法的模拟环境，使得精度修复算法能够在硬件上复现。常见的硬件差异主要源于非计算算子（Concat， Eltwise）的量化处理、累加器的重采样和取整方式的不同。c. 量化误差分析难点量化在计算过程中会引入误差，导致网络部署精度相对于 FP32 会损失部分表达。在实际业务中，部署的一大挑战在于，如何去保证量化模型的精度，通过降低误差，以保证模型速度和精度的收益平衡。银川道路亮化公司有多少公司选哪家.兰州烟囱亮化咨询电话

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模型量化的分类修改网络结构的量化感知训练，即需要数据，需要反向传播，同时调整网络结构。需要明显更多的训练时间和细致的超参数调整目前前向传播中权重和的量化比较成熟，但是训练中大部分的计算在反向传播步骤，如果能够将量化技术应用在反向传播中，则可以加速卷积的反向梯度传播过程，不过这需要对梯度也进行量化操作，而梯度的分布比较复杂，容易带来误差造成训练过程的不稳定。如何让量化模型的训练更加稳定，这是非常值得研究的方向目前前向传播中权重和的量化比较成熟，但是训练中大部分的计算在反向传播步骤，如果能够将量化技术应用在反向传播中，则可以加速卷积的反向梯度传播过程，不过这需要对梯度也进行量化操作，而梯度的分布比较复杂，容易带来误差造成训练过程的不稳定。如何让量化模型的训练更加稳定，这是非常值得研究的方向兰州河床亮化哪家专业

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