网络推广产品公司,六安搜索引擎优化方法,专业做商铺的网站,六安马启兵轮轩案1. NCNN的Conv量化计算流程
正常的fp32计算中，一个Conv的计算流程如下： 在NCNN Conv进行Int8计算时，计算流程如下： NCNN首先将输入(bottom_blob)和权重(weight_blob)量化成INT8，在INT8下计算卷积，然后反量化到fp32，再和未量化的bias相加，得到输出(top_blob)
输入和…1. NCNN的Conv量化计算流程
正常的fp32计算中，一个Conv的计算流程如下： 在NCNN Conv进行Int8计算时，计算流程如下： NCNN首先将输入(bottom_blob)和权重(weight_blob)量化成INT8，在INT8下计算卷积，然后反量化到fp32，再和未量化的bias相加，得到输出(top_blob)
输入和权重的量化公式： 由于weight_blob(int8)和bottom_blob(int8)是相乘的： 反量化的目的是将int8映射回原来的fp32，范围要保持一致；所以为了实现一个反映射，量化反量化的scale应该为：
