PyTorch中的自动微分机制：深入理解反向传播
【8月更文第27天】PyTorch 是一个强大的机器学习框架，它因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。其中一个关键特性就是它的自动微分机制，这个机制使得 PyTorch 能够自动计算任何张量操作的梯度，这对于训练深度学习模型至关重要。本文将详细介绍 PyTorch 中自动微分机制的工作原理，并通过具体的代码示例来展示如何使用这一机制来实现反向传播。
【AI系统】感知量化训练 QAT
本文介绍感知量化训练（QAT）流程，旨在减少神经网络从FP32量化至INT8时的精度损失。通过在模型中插入伪量化节点（FakeQuant）模拟量化误差，并在训练中最小化这些误差，使模型适应量化环境。文章还探讨了伪量化节点的作用、正向与反向传播处理、TensorRT中的QAT模型高效推理，以及QAT与PTQ的对比，提供了实践技巧，如从良好校准的PTQ模型开始、采用余弦退火学习率计划等。