cnn卷积神经网络如何将参数进行量化
时间: 2023-05-02 15:07:18 浏览: 96
CNN卷积神经网络在训练过程中需要大量的参数,而且这些参数是浮点型数据,无法直接存储在硬件中。因此,一般需要对其进行量化,将其转化为整型数据,以便更好地存储和处理。
量化的方法可以采用线性量化或非线性量化。线性量化就是将浮点型数据映射到整型数据上,上下限的取值范围概括为 $[w_{min},w_{max}]$。实际上,线性量化的最大问题在于,相同宽度的量化级时,小数点前还是小数点后的映射是等量的,但是当量化级不多的时候,精度受到很大的限制。因此,非线性量化则会更为常见,非线性量化的核心思路是经过一些调整来获得可达到的更好效果。常见的非线性量化方法有对称量化和不对称量化。 对称量化表示对称地只采用整数数据。对输入数据,在量化级的范围内挑选哪个量化级输出的电量是根据量化级的位置到原点的距离(即平移后输入的整数),然后乘以定点数据类型/bin宽度(如8位)。
在实际应用中,CNN卷积神经网络的参数量化会根据具体场景及需求而定。量化的方法会直接影响模型的性能和准确度,因此合理的参数量化方法选择和调整是非常重要的。
相关问题
HLS 加速卷积神经网络
HLS(High-Level Synthesis)是一种将高级语言代码转换为硬件描述语言代码的技术,可以用于加速卷积神经网络(CNN)。通过使用HLS,可以将CNN的卷积操作实现为IP核,并在FPGA开发板上进行验证。
具体来说,HLS可以将CNN的卷积操作转化为硬件逻辑,以实现加速。在HLS中,可以使用16位定点数进行量化,并将输入特征图和权重转换为16位定点数进行乘加操作。通过对代码进行优化和调整,可以进一步提高卷积操作的效率和性能。
在进行HLS加速卷积神经网络之前,需要进行一些准备工作,例如学习HLS的基础知识,参考相关文档(例如Xilinx官方文档ug871-vivado-high-level-synthesis-tutorial以及ug902-vivado-high-level-synthesis)等。此外,在编写HLS代码时,需要定义顶层函数(TOP Function),该函数用于调用实现了卷积操作的IP核,并将输入和输出作为参数传递。
在使用HLS加速卷积神经网络时,还需要注意内存数据的读写和缓存操作。在向内存写入数据后,需要刷新Cache以将数据刷到内存中,而在从内存读取数据时,如果使用了DMA等方式的数据传输,则需要使相应区域的Cache无效,并重新读取数据。
HLS卷积神经网络算子实现
在HLS中实现卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算子,通常需要以下步骤:
1. 确定卷积层的输入和输出维度。这包括输入特征图的尺寸、卷积核的尺寸、步长和填充大小等。
2. 定义卷积操作。在HLS中,可以使用二维数组表示特征图和卷积核。通过遍历输入特征图和卷积核的元素,并进行乘法累加操作,可以实现卷积操作。
3. 添加偏置项。在卷积操作后,通常会将偏置项添加到每个卷积结果中。可以使用固定的偏置数组,或者通过配置参数传递偏置值。
4. 应用激活函数。在卷积结果上应用激活函数,如ReLU等。可以使用条件语句或函数来实现激活函数。
5. 重复上述步骤,直到完成所有卷积层的计算。
此外,还有一些优化技巧可以应用于HLS中的卷积神经网络实现:
1. 数据流设计:通过合理地划分数据流,可以提高并行度并减少存储器开销。
2. 缓存优化:使用缓存来存储中间结果,以减少存储器访问延迟。
3. 权值共享:对于具有相同权重的卷积核,可以共享权值以减少计算量。
4. 量化:对于卷积层的权重和激活值进行量化,可以减少资源占用和功耗。
最后,为了实现一个完整的CNN模型,您需要将各个卷积层、池化层和全连接层等组合在一起,并通过数据流和控制信号来协调它们的计算顺序。
请注意,这只是一个基本的概述,具体实现细节会因具体的CNN架构和HLS工具的使用而有所不同。如果您有特定的网络结构或需求,可以提供更多信息,以便我能够给出更具体的指导。