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3月 16, 2021
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docs/zh_CN/extension/paddle_quantization.md
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...
@@ -2,4 +2,4 @@
...
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模型量化是
[
PaddleSlim
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim
)
的特色功能之一,支持动态和静态两种量化训练方式,对权重全局量化和 Channel-Wise 量化,同时以兼容 Paddle-Lite 的格式保存模型。
模型量化是
[
PaddleSlim
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim
)
的特色功能之一,支持动态和静态两种量化训练方式,对权重全局量化和 Channel-Wise 量化,同时以兼容 Paddle-Lite 的格式保存模型。
[
PaddleClas
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
)
使用该量化工具,量化了78.9%的mobilenet_v3_large_x1_0的蒸馏模型, 量化后SD855上预测速度从19.308ms加速到14.395ms,存储大小从21M减小到10M, top1识别准确率75.9%。
[
PaddleClas
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
)
使用该量化工具,量化了78.9%的mobilenet_v3_large_x1_0的蒸馏模型, 量化后SD855上预测速度从19.308ms加速到14.395ms,存储大小从21M减小到10M, top1识别准确率75.9%。
具体的训练方法可以参见
[
PaddleSlim 量化训练
](
https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/quick_start/quant_aware_tutorial.html
)
。
具体的训练方法可以参见
[
PaddleSlim 量化训练
](
../../../deploy/slim/quant/README.md
)
。
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