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每日一博 | 基于 OneFlow 实现量化感知训练

本文介绍了量化感知训练的原理,基于OneFlow实现了一个量化感知训练Demo,并介绍了在具体实现中的各种细节。 1 后量化以及量化感知训练原理 这里说的量化一般都是指的Google TFLite的量化方案,对应的是Google 的论文Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference。虽然TfLite这套量化方案并不是很难,但在实际处理的时候细节还是比较多,一时是很难说清楚的。 所以,这里推荐一系列讲解TFLite后量化和量化感知训练原理的文章,看一下这几篇文章阅读本文就没有任何问题了。 神经网络量化入门--基本原理 神经网络量化入门--后训练量化 神经网络量化入门--量化感知训练 神经网络量化入门--Folding BN ReLU代码实现 这里简单总结一下,无论是TFLite的量化方案还是TensorRT的后量化方案,他们都会基于原始数据和量化数据的数值范围算出一个缩放系数scale和零点zero_point,这个zero_point有可能是0(对应...

类似 Git 的文件对象存储 —— LakeFS

LakeFS 是一种开源工具,可将你的对象存储转换为类似 Git 的存储库;它使你能够以管理代码的方式管理数据湖。 使用 LakeFS,你可以构建可重复的、atomic和版本化的数据湖操作 - 从复杂的 ETL 作业到数据科学和分析。 LakeFS 支持 AWS S3、Azure Blob Storage 和 Google Cloud Storage 作为其底层存储服务。它与 S3 的 API 兼容,并与所有现代数据框架(如 Spark、Hive、AWS Athena、Presto 等)无缝协作。 特性: 百万亿规模的版本控制 类似于 Git 的操作:branch、commit、merge、revert Zero copy branching用于frictionless 实验 数据和代码的完全可重复性 用于data CI/CD 的Pre-commit/merge hooks 即时恢复对数据的修改

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