深度学习模型量化方法与框架介绍

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点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 深度学习模型量化概述 深度学习模型量化是一种重要的模型轻量化技术，旨在通过减少网络参数的比特宽度来减小模型大小和加速推理过程，同时尽量保持模型性能。从而达到把模型部署到边缘或者低算力设备上，实现降本增效的目标。 01 定义 模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点算法，通常涉及将浮点数参数转换为低位数的整数，例如从32位浮点数（FP32）到8位整数（INT8）。这一技术通过减少模型中参数的位数来降低模型的存储需求和计算复杂性。 02 主要类型 静态量化： 在模型训练后进行，不涉及重新训练。它通常用于不需要细粒度调优的场景。 动态量化： 在模型推理时进行，对权重进行量化，但保留中间激活的浮点数表示。它适用于那些需 ………………………………