TensorFlow 是否支持層之間不同的位寬量化，或者是否強(qiáng)制在整個(gè)模型上執(zhí)行相同的技術(shù)？例如，假設(shè)我16-bit在層執(zhí)行量化n。我可以進(jìn)行層8-bit量化嗎n+1？
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不，到目前為止，還沒(méi)有選項(xiàng)可以dtype為模型的不同層定義不同的內(nèi)容。
根據(jù)的文檔tf.keras.layers.Layer。這是所有層都繼承自的類(lèi)。
dtype - 層的計(jì)算和權(quán)重的 dtype（默認(rèn)值 None 表示在 TensorFlow 2 中使用 tf.keras.backend.floatx，或在 TensorFlow 1 中使用第一個(gè)輸入的類(lèi)型）。
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