NCNN Conv量化详解1
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:
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