在模型量化中,PTQ(Post - Training Quantization,训练后量化)和QAT(Quantization - Aware Training,量化感知训练)是两种常见的量化方法。
PTQ是在模型训练完成后,对模型的权重和激活值进行量化的方法。它通常包括以下步骤:
- 分析模型的权重和激活值的分布情况。
- 根据分布情况选择合适的量化方案,例如将权重和激活值量化为8位或16位整数。
- 对模型进行量化,即将权重和激活值转换为量化后的数值。
- 对量化后的模型进行微调,以减少量化带来的精度损失。
PTQ的优点是简单、快速,不需要重新训练模型。但是,由于它是在训练后进行量化,可能无法充分利用模型的训练信息,导致量化后的模型精度下降。
QAT则是在模型训练过程中,引入量化操作,让模型在训练过程中学习如何适应量化带来的误差。具体来说,QAT会在训练过程中模拟量化操作,例如将权重和激活值量化为低精度数值,并通过反向传播调整模型的参数,以减少量化带来的误差。
QAT的优点是可以充分利用模型的训练信息,提高量化后的模型精度。但是,它需要重新训练模型,计算量较大,训练时间较长。
总的来说,PTQ和QAT各有优缺点,在实际应用中需要根据具体情况选择合适的量化方法。