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【TensorRT】TensorRT的INT8校准原理
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上传时间: 2021-01-06
详细说明：INT8校准就是原来用32bit（float32）表示的tensor现在用8bit来表示，并且要求精度不能下降太多。
将FP32转换为 INT8的操作需要针对每一层的输入tensor和网络学习到的参数进行。
但是不同网络结构的不同layer的激活值分布很不一样，因此合理的量化方式。应该适用于不同的激活值分布，并且减小信息损失。
使用相对熵（也叫KL散度）来衡量不同的INT8分布与原来的FP3F2分布之间的差异程度。
确定每一层的|T|值的过程称为校准。方法是从验证集选取一个子集作为校准集，校准集应该具有代表性，多样性，最好是验证集的一个子集，不应该只是分类类别的一小部分。激活值分布就是从校准
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