## Pytorch quantization - 학습해도 cpu 에서만 실행 가능, 모델의 채널을 신중하게 고르지 않으면 속도 개선 미미함. 또한 양자화 과정으로 학습된 모델은 pytorch model -> onnx -> tensorRT 변환이 불가능하여 gpu 에서 실행 불가능 학습해도 cpu 에서만 실행 가능, 모델의 채널을 신중하게 고르지 않으면 속도 개선 미미함
## Pytorch quantization
- 학습해도 cpu 에서만 실행 가능, 모델의 채널을 신중하게 고르지 않으면 속도 개선 미미함.
- 또한 양자화 과정으로 학습된 모델은 pytorch model -> onnx -> tensorRT 변환이 불가능하여 gpu 에서 실행 불가능 학습해도 cpu 에서만 실행 가능.
- 모델의 채널을 신중하게 고르지 않으면 속도 개선 미미함.
TensorRT - 양자화 학습을 사용하지 않고 바로 정밀도 감소 및 양자화 시도. float16 은 10% 정도 속도가 개선되었으나, int8 은 실패함 (사용법 미숙, 입력 값이 0.0 ~ 1.0 등)
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## TensorRT
- 양자화 학습을 사용하지 않고 바로 정밀도 감소 및 양자화 시도.
- float16 은 10% 정도 속도가 개선되었으나, int8 은 실패함 (사용법 미숙, 입력 값이 0.0 ~ 1.0 등)
