17.5. 密切平衡储存

内容与核心概念

在上一页,几个查询使用通用计算法。
将很多精确值替换为小数的代码和大小。 它会保存内存, 但可能导致回收错误 。
第一个启动进程前缀。 之后的每个程序都添加一个条目; K/ V 过去的条目可以保存。 抽样和压缩存储解决了不同的任务 。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
保持离散电网的接近
在 8 个量化中选择使用最大模块和圆轮的量度
x/s
范围范围内
[-127,127]
量化返回
sq
通常不等于引用
x
零似乎是对的;一个外层延伸了整个阵列的步态。
s
=
max
⁡
i
∣
x
i
∣
127
,
q
i
=
clip
⁡
(
round
⁡
(
x
i
/
s
)
,
−
127
,
127
)
,
x
^
i
=
s
q
i
.
s=\frac{\max_i|x_i|}{127},\quad
q_i=\operatorname{clip}(\operatorname{round}(x_i/s),-127,127),\quad
\hat x_i=sq_i.
s
=
127
max
i
​
∣
x
i
​
∣
​
,
q
i
​
=
clip
(
round
(
x
i
​
/
s
)
,
−
127
,
127
)
,
x
^
i
​
=
s
q
i
​
.
通道比例尺减少部分错误,但增加了元数据和内核要求。
非平滑量量
. F11.
模型就是这么显示的
图表显示参考值、 网格、 代码和重建错误 。 计算比例尺/ 零点/ 组元数据时, 需要记忆分类账, 并实际使用基准内核 。 没有加速内核的较小文件不能带来延迟收益 。
适用范围。
一个测试器的最大小差错并不能证明最终任务质量的保存。 错误会跨越多个层; 校准数据可能不包括部署分布。 “ INT8” 没有定义整个等级, “ 4- 位模型” 也没有报告组大小、 计算 dype 和 量化 组件 。
values_17e=[-1.0,0.2,0.9]; scale_17e=max(map(abs,values_17e))/127
codes_17e=[max(-127,min(127,round(value/scale_17e))) for value in values_17e]
restored_17e=[code*scale_17e for code in codes_17e]
max_error_17e=max(abs(a-b) for a,b in zip(values_17e,restored_17e))
assert codes_17e==[-127,25,114] and max_error_17e<scale_17e/2
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
量化显示代码、规模和重建错误 。
答案中储存了哪些内容。 这个问题如何继续产生结果?
第17章的皮顿实例
学术基础