양자화로 소수점 아래를 제거하는 예

양자화는 모델의 가중치나 활성화 함수 등을 표현하는 데이터의 비트 수를 줄여서 모델의 크기를 축소하고 연산량을 감소시키는 기술입니다. 소수점 아래의 비트를 제거하는 것은 이러한 양자화의 한 형태입니다.
특히, 딥러닝 모델을 배포할 때 제한된 메모리 및 계산 능력을 가진 장치에서 효과적으로 사용될 수 있습니다.

즉 쉽게 이해하시면 되는게 소수점 아래를 제거하는 것입니다.

양자화를 통해 소수점 아래를 제거하는 예를 보여드리겠습니다. 아래의 예제는 Python과 PyTorch를 사용하여 간단한 숫자를 양자화하는 방법을 보여줍니다.

코드 콜랩에서 돌리기

import torch

# 원본 숫자
original_number = 3.14159265358979323846

# 원본 숫자를 torch.float32로 변환
float32_number = torch.tensor(original_number, dtype=torch.float32)

# 원본 숫자를 torch.float16로 변환하여 소수점 아래를 제거
float16_number = torch.tensor(original_number, dtype=torch.float16)

# 결과 출력
print(“Original number:”, original_number)
print(“Float32 number:”, float32_number)
print(“Float16 number:”, float16_number)
“`

결과:
“`
Original number: 3.141592653589793
Float32 number: tensor(3.1416)
Float16 number: tensor(3.1406, dtype=torch.float16)
“`

위의 예제에서 볼 수 있듯이, 원본 숫자인 3.141592653589793의 경우, torch.float32로 변환하면 3.1416으로, torch.float16으로 변환하면 3.1406으로 나타납니다. 이것은 torch.float16이 소수점 아래를 제거하여 더 낮은 정밀도를 제공하기 때문입니다.