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TensorFlow - 層之間不同的位寬量化

TensorFlow - 層之間不同的位寬量化

aluckdog 2023-07-05 15:37:01
TensorFlow 是否支持層之間不同的位寬量化,或者是否強制在整個模型上執行相同的技術?例如,假設我16-bit在層執行量化n。我可以進行層8-bit量化嗎n+1?
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1 回答

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不,到目前為止,還沒有選項可以dtype為模型的不同層定義不同的內容。

根據的文檔tf.keras.layers.Layer。這是所有層都繼承自的類。

dtype - 層的計算和權重的 dtype(默認值 None 表示在 TensorFlow 2 中使用 tf.keras.backend.floatx,或在 TensorFlow 1 中使用第一個輸入的類型)。


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反對 回復 2023-07-05
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