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PyTorch量化感知训练程序（打开Notebook）

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简介：
本教程介绍如何使用PyTorch进行量化感知训练(QAT)，以优化模型在低精度下的性能。点击开启互动教学。 PyTorch支持伪量化（权重以32位浮点数形式存储，但占用空间与8位整型数据相同）。通过将权重进行伪量化，并对伪量化后的模型进行量化感知训练，可以在使用32位浮点数进行训练的同时，使最终结果与采用8位定点数的结构保持一致。

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  • PyTorch量化感知训练程序（打开Notebook）
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    本教程介绍如何使用PyTorch进行量化感知训练(QAT)，以优化模型在低精度下的性能。点击开启互动教学。 PyTorch支持伪量化（权重以32位浮点数形式存储，但占用空间与8位整型数据相同）。通过将权重进行伪量化，并对伪量化后的模型进行量化感知训练，可以在使用32位浮点数进行训练的同时，使最终结果与采用8位定点数的结构保持一致。
     
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