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一文详解神经网络量化
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本视频是由 OpenMMlab 与 OpenPPL 团队所共同推出的一期社区开放视频。 视频前半部分内容将为您详细解释神经网络量化技术所面临的问题与解决方法的实现细节:我们将首先向您解释算子是如何被量化的,以及不同类型的算子在量化中如何区别地进行处理;而后我们将着重介绍网络结构对量化的影响,并解释图融合等推理优化过程与网络量化的相互影响与实现细节。 视频后半部分内容则关注于神经网络的量化性能分析,我们将使用 PPQ 中的误差分析功能向你展示如何快速验证量化网络的有效性,如何快速定位网络层量化的问题。在最后我们将利用推理框架的 Profiling 工具对网络执行计划进行分析,从而更加直观的理解图融合、量化等技术是如何实现推理加速的。
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