TensorFlow量化指南

发布于:2023-09-23 ⋅ 阅读:(89) ⋅ 点赞:(0)

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

TensorFlow是目前最流行的开源机器学习框架之一,它提供了基于图计算的模型训练能力、强大的可扩展性、灵活的数据输入管道等优点。然而,随着深度神经网络(DNN)的普及和计算机硬件的不断升级,传统的浮点运算已经无法满足复杂任务的高性能要求。为了解决上述问题,TensorFlow在近几年中推出了“量化”(Quantization)机制,将浮点数转换成低精度的整型或定点数,从而减少模型的大小和计算量,同时提升推理速度。本文将围绕量化机制进行详细介绍,并结合实际案例,提供简单易懂的原理和操作方法。希望读者可以根据自己对机器学习领域的理解,轻松阅读完毕,并且能够有所收获!

2. 基本概念术语说明

2.1 量化

量化是指将连续变量表示为离散值的方法。量化通常用于降低存储空间、加快处理速度、缩小模型规模、保护用户隐私等。在深度学习任务中,主要通过两种方式实现量化:一是直接将浮点数据转换为低位宽数据,二是采用激活函数的线性近似来代替非线性的激活函数。以下通过一些示例介绍两种量化的区别。

  1. 浮点到整数量化 假设有一个浮点数f,将其按照一定范围划分为n个区间,然后对每个区间赋予一个符号,例如[-1, -1/3]区间赋予-1,[1/3, 1]区间赋予1。这样就将浮点数映射为整数,这就是浮点到整数量化。如下图所示。

  2. 激活函数的线性近似 对于非线性激活函数,如ReLU,可以通过对其线性化来近似其作用效果。线性化是指将非线性激活函数曲线由高度变换到另一水平线的过程。如下图所示。

因此,浮点到整数量化和激活函数的线性近似相结合的


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