docs/pymnn/compress.md
module compress
compress模块用来做Quantization-Aware-Training(QAT)训练量化,提供了训练量化的接口
compress.Feature_Scale_Method对特征的量化方式,可以针对整个特征进行量化,也可以针对每个channel进行量化
EnumPER_TENSORPER_CHANNELcompress.Scale_Update_Methodscale的更新方式
EnumMAXIMUMMOVING_AVERAGEtrain_quant(module, |quant_bits, feature_scale_method, scale_update_method)训练量化
参数:
module 待训练模型quant_bits 量化位数,默认为 8feature_scale_method 特征的量化方式,默认为 PER_TENSORscale_update_method scale的更新方式,默认为 MOVING_AVERAGE返回:是否成功
返回类型:bool
示例
# args are self-explained
nn.compress.train_quant(module, quant_bits = 8, feature_scale_method = Feature_Scale_Method.PER_TENSOR, scale_update_method = Scale_Update_Method.MOVING_AVERAGE)