机器学习使用数据,或者更明确地使用训练数据,教他的计算机算法,从他们正在监视的生产机器上获得什么,以获得该训练数据,依靠模式识别和推理来开发算法决策的能力和预测而不必编写代码以明确编程以执行该任务。
MegEngine 提供从训练到部署完整的量化支持,包括量化感知训练以及训练后量化,凭借“训练推理一体”的特性,MegEngine 更能保证量化之后的模型与部署之后的效果一致。本文将简要介绍神经网络量化的原理,并与大家分享 MegEngine 量化方面的设计思路与实操教程。
当你具备了组织进化的视角,这些就都变成了有趣的脑力训练的话题(偶尔闲扯可以,研究是不可能研究的,会累死的)。