模型量化的形式形式上，可分為均勻量化（線性量化，包括對稱和非對稱）和非均勻量化（對數量化），通常來說量化函數是一個分段的常數函數，不同的量化等級之間的距離是相等的，即均勻量化，然而數據的分布往往不是均勻的，所以均勻量化不是比較合理的方案，因此有一些研究針對量化函數本身進行學習量化還可分為對稱量化和非對稱量化。量化前后0點的值不變的稱為對稱化。但在實際過程中，量化的對象分布式不均勻的，不一定在0點值兩邊對稱，所下圖右側所示，量化前后0點的值不同的稱為非對稱量化。選用高顯色指數光源，真實還原被照物體色彩，提升夜間景觀表現力。甘肅隧道亮化工程哪家好

模型量化之野望從量化工具、硬件和NN架構的共同設計、聯合多種壓縮方法和量化訓練展望模型量化發展a.量化工具：使用當前的方法，將不同的NN模型量化并部署到INT8是很簡單的，而不會明顯失去準確性。有幾個軟件包可用于部署INT8量化模型（例如，Nvidia的TensorRT、TVM等），每個軟件包都有良好的文檔。然而，用于低位精度量化的軟件并不廣可用，有時也不存在。例如，Nvidia的TensorRT目前不支持INT8以外的量化。此外，對INT4量化的支持直到近才被添加TVM中。使用INT4/INT8進行低精度和混合精度量化在實踐中有效和必要的，因此，開發用于低精度量化的高效軟件API將產生重要影響。臨夏商業街亮化設計廠家與城市文化融合，用燈光講述獨特的城市故事。

園林亮化可以提升夜間安全性：不但可以去美化了環境，明顯提升了夜間的安全性。明亮的燈光照亮了園區的每一個角落，減少了安全問題，為游客提供了更加安心的游覽體驗。延長游覽時間：亮化工程延長了園林景觀的游覽時間，使得游客在夜晚也能欣賞到園區的美麗景色，增加了游覽的趣味性和互動性，促進了旅游經濟的發展。增強景觀識別度：獨特的亮化設計使得園林景觀在夜晚也具有較高的識別度，成為城市或地區的一張亮麗名片，提升了整體的名氣和美譽度。促進生態保護：在亮化設計中注重使用清潔能源和節能材料，減少對傳統電力的依賴和光污染，有利于生態環境的保護和可持續發展。營造浪漫氛圍：在公園、花園等休閑場所，通過柔和的燈光和創意的燈光設計，可以營造出浪漫唯美的氛圍，為情侶、家庭等提供理想的休閑場所。促進夜經濟發展：園林景觀的亮化帶動了周邊夜經濟的發展，如夜市、演出、餐飲等業態的繁榮，為當地創造了更多的就業機會和經濟效益。

    城市亮化是指通過改善城市照明設施和燈光效果，提升城市夜間景觀的美觀度和亮度。城市亮化旨在營造良好的夜間環境，增加城市的夜間活動和經濟發展，提升城市形象和吸引力。城市亮化可以通過以下方式實現：1.照明設施升級：更新城市街道、廣場、公園等公共場所的照明設施，采用更節能、環保的LED燈具，提高照明效果和亮度。2.燈光設計：通過燈光設計，突出城市建筑物、地標和景觀的特色，營造獨特的夜間景觀效果。可以運用不同顏色、亮度和燈光效果，創造出豐富多樣的夜間景觀。3.藝術裝飾：在城市的建筑物、橋梁、雕塑等公共設施上增加藝術裝飾燈光，使其在夜晚展現出藝術感和美感，提升城市的文化氛圍和藝術品位。4.節日照明：在重要節日和慶典活動期間，通過臨時性的照明裝飾，營造出熱鬧喜慶的節日氛圍，吸引游客和市民參與慶祝活動。城市亮化的好處包括：1.提升城市形象：通過城市亮化，可以使城市在夜間展現出美麗的景觀，提升城市的形象和吸引力，吸引更多游客和投資。2.促進夜間經濟：良好的夜間環境可以促進夜間經濟的發展，增加夜間商業活動和消費，提高城市的經濟效益。3.增加居民生活質量：改善城市夜間環境，提供更好的照明條件。 產品工藝精湛，細節之處彰顯高質量與匠心。

硬件和NN架構聯合設計：如上所述，低精度量化的經典工作與機器學習的較新工作之間的一個重要區別是，神經網絡參數可能具有非常不同的量化值，但仍然可以很好地泛化近似。例如，通過量化感知訓練，我們可能會收斂到一個不同的解，遠離單一精度參數的原始解，但仍然獲得良好的準確率。人們可以利用這種自由度，也可以在NN架構被量化時調整它。例如，改變NN架構的寬度可以減少/消除量化后的泛化間隙。未來的工作之一是在模型被量化時聯合調整其他體系結構參數，如深度或單個內核。未來的另一項工作是將這種共同設計擴展到硬件體系結構。聯合多種壓縮方法：如上所述，量化只是有效部署NN的方法之一。其他方法包括高效的NN架構設計、硬件和NN架構的協同設計、剪枝和知識蒸餾、網絡框架搜索等。量化可以與這些其他法結合使用。然而，目前很少有工作探索這些方法的比較好組合。例如，NAS聯合量化、剪枝和量化可以一起應用于模型，以減少其開銷，理解結構化/非結構化剪枝和量化的比較好組合非常重要。同樣，未來的另一個方向是研究這些方法與上述其他方法之間的聯合。臨夏樓宇亮化工程廠家—藍圖數碼模型。金昌煙囪亮化公司咨詢電話

燈光開啟關閉柔和漸變，保護人眼不受強光刺激。甘肅隧道亮化工程哪家好

隨著深度學習的發展，一方面深度學習模型的規模和表達能力不斷提升，另一方面業務場景和需求也不斷豐富，如何在業務場景下實現模型的高性價比部署，是一個重要且亟待解決的問題。一般地說，模型部署面臨內存和性能的雙重挑戰，我們往往需要在有限的內存限制下，達成業務需要的吞吐量或者延時指標，即進行部署優化。目前主要的部署優化方案包括剪枝、量化、稀疏、蒸餾等，本系列先針對比較簡便的部署優化方案——量化進行一些討論。。。。甘肅隧道亮化工程哪家好