[发明专利]一种保持量化推理与训练端数据一致性的方法在审
| 申请号： | 202111101043.5 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN115841138A | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 周飞飞 | 申请（专利权）人： | 合肥君正科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0495 | 分类号： | G06N3/0495;G06N3/082;G06N3/10;G06N5/04 |
| 代理公司： | 北京嘉东律师事务所 11788 | 代理人： | 田欣欣 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种保持量化推理与训练端数据一致性的方法，所述方法包括以下步骤：S1，求取float数据的权重；S2，求取整个权重数据的最大值，由于权重的数据既有正数与负数，所以对权重求取绝对值abs()函数的最大值，权重除以最大值，数值分布于‑1,1之间；S3，在GPU训练端对数据进行量化时，对数据进行截取4位操作；S4，输入round()函数操作乘以128数值，由于int8数值取值范围为‑128到127，所以选择128数值进行相乘；S5，进行最后一步的clip(‑128,127)函数，最终使得模型由float数据量化至‑128到127之间的离散数据。本方法基于对权重量化时结果不一致的分析，提出对权重数据的处理，降低模型推理与训练数据之间的差异性，确保板端数据结果的正确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 保持 量化 推理 训练 数据一致性 方法 | ||
【主权项】：
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