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12fc5603
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12月 07, 2022
作者:
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Guanghua Yu
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12月 07, 2022
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docs/images/post_quant2.png
docs/images/post_quant2.png
+0
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docs/zh_cn/tutorials/quant/post_training_quantization.md
docs/zh_cn/tutorials/quant/post_training_quantization.md
+2
-2
未找到文件。
docs/images/post_quant2.png
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docs/zh_cn/tutorials/quant/post_training_quantization.md
浏览文件 @
12fc5603
...
...
@@ -22,13 +22,13 @@ s=\frac{2^{b-1}-1}{\alpha}
$$
$$
x_{q}=
\o
peratorname{quantize}(x, b, s)=
\o
peratorname{clip}
\l
eft(
\o
peratorname{round}(s
\c
dot x),-2^{b-1}
+1
,2^{b-1}-1
\r
ight)
x_{q}=
\o
peratorname{quantize}(x, b, s)=
\o
peratorname{clip}
\l
eft(
\o
peratorname{round}(s
\c
dot x),-2^{b-1},2^{b-1}-1
\r
ight)
$$
反量化过程可以用以下公式表述:
$$
x_{
q}=
\o
peratorname{quantize}(x, b, s)=
\o
peratorname{clip}
\l
eft(
\o
peratorname{round}(s
\c
dot x),-2^{b-1}+1,2^{b-1}-1
\r
ight)
x_{
dq}=
\o
peratorname{dequantize}(x, s)=
\f
rac{x}{s}
$$
其中,s为所选取的scale值,即将s作为尺度因子,将全精度参数映射到低比特取值范围;α为选定的全精度参数的表示范围,即全精度参数将被限制在[-α,α]内;b为量化的比特数,x为待量化的全精度参数。因此,如果给定量化的比特数b,我们只需要选定合适的α值,就可以确定量化所需的参数s。
...
...
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