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三大优势告诉你为何要选择工业沙盘制作

如上图,用户首先在普通 Module 上进行正常的模型训练工作。训练结束后可以转换至 QFloat 模型上,通过配置不同的 Observer 和假量化算子来选择不同的量化参数 scale 获取方式,从而选择进行 QAT 或 Calibration 后量化。之后可以再转换至 Q 模型上,通过 trace.dump 接口就可以 直接导出进行部署。

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影响沙盘制作效果的原因分析及解决方法

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。