【PyTorch 1.5チュートリアル】レシピ : 動的量子化

プログラミング
動的量子化とは何か、それはどのような恩恵をもたらすかを解説
【PyTorch 1.5チュートリアル】レシピ : 動的量子化

【PyTorch 1.5 レシピ : 動的量子化】
今回のレシピは「動的量子化」です。このレシピでは動的量子化とは何か、それはどのような恩恵をもたらすかを説明し、LSTM-スタイルのリカレント・ニューラルネットワーク上の推論を高速化するために動的量子化をどのように利用するかを見ます。これはモデル重みのサイズを削減してモデル実行をスピードアップすることができます。

PyTorch は TensorFlow とともにポピュラーな深層学習フレームワークです。PyTorch 1.5 では新たにレシピ集がドキュメントに追加されましたので、これも翻訳しています。

レシピは「基本」「Captum」「データ・カスタマイゼーション」「解釈可能性」「モデル最適化」等のカテゴリーに分かれています。<詳細>

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