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“GPUがない場合でも、モデルのパラメータを浮動小数点から整数へと変換する手法を使うことで、CPUだけでも推論処理を高速に行うことが可能である。この手法を量子化と呼ぶ。”
misshiki のブックマーク 2023/05/29 16:40
PyTorchのFXグラフモードで量子化認識トレーニングを試す - TadaoYamaokaの開発日記[PyTorch][ディープラーニング]“GPUがない場合でも、モデルのパラメータを浮動小数点から整数へと変換する手法を使うことで、CPUだけでも推論処理を高速に行うことが可能である。この手法を量子化と呼ぶ。”2023/05/29 16:40
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tadaoyamaoka.hatenablog.com2023/05/27
ディープラーニングのモデルを推論する際、通常GPUが必要である。しかし、GPUがない場合でも、モデルのパラメータを浮動小数点から整数へと変換する手法を使うことで、CPUだけでも推論処理を高速に行うことが可能...
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“GPUがない場合でも、モデルのパラメータを浮動小数点から整数へと変換する手法を使うことで、CPUだけでも推論処理を高速に行うことが可能である。この手法を量子化と呼ぶ。”
misshiki のブックマーク 2023/05/29 16:40
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PyTorchのFXグラフモードで量子化認識トレーニングを試す - TadaoYamaokaの開発日記
tadaoyamaoka.hatenablog.com2023/05/27
ディープラーニングのモデルを推論する際、通常GPUが必要である。しかし、GPUがない場合でも、モデルのパラメータを浮動小数点から整数へと変換する手法を使うことで、CPUだけでも推論処理を高速に行うことが可能...
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