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Pytorch实现卷积神经网络训练量化(QAT)

1. 前言 深度学习在移动端的应用越来越广泛,而移动端相对于GPU服务来讲算力较低并且存储空间也相对较小。基于这一点我们需要为移动端定制一些深度学习网络来满足我们的日常续需求,例如SqueezeNet,MobileNet,ShuffleNet等轻量级网络就是专为移动端设计的。但除了在网络方面进行改进,模型剪枝和量化应该算是最常用的优化方法了。剪枝就是将训练好的「大模型」的不重要的通道删除掉,在几乎不影响准确率的条件下对网络进行加速。而量化就是将浮点数(高精度)表示的权重和偏置用低精度整数(常用的有INT8)来近似表示,在量化到低精度之后就可以应用移动平台上的优化技术如NEON对计算过程进行加速,并且原始模型量化后的模型容量也会减少,使其能够更好的应用到移动端环境。但需要注意的问题是,将高精度模型量化到低精度必然会存在一个精度下降的问题,如何获取性能和精度的TradeOff很关键。 这篇文章是介绍使用Pytorch复现这篇论文:https://arxiv.org/abs/1806.08342 的一些细节并给出一些自测实验结果。注意,代码实现的是「Quantization Aware Tr...

深入理解 WebSecurityConfigurerAdapter【源码篇】

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