模型量化

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Pytorch模型量化实践并以ResNet18模型量化为例(附代码)
简介Pytorch中的模型量化并以ResNet18为例进行代码实践。
Tensorflow模型量化(Quantization)原理及其实现方法
转自AI Studio,原文链接:模型量化(2):Paddle 模型的静态量化和动态量化 - 飞桨AI Studio 1. 引入 前文简单介绍了一下模型量化的基本原理和简单实例 本次就继续前文内容,结合深度学习模型压缩的工具库...
转自AI Studio,原文链接:模型量化(3):ONNX 模型的静态量化和动态量化 - 飞桨AI Studio 1. 引入 前面介绍了模型量化的基本原理 也介绍了如何使用 PaddleSlim 对 Paddle 模型进行模型动态量化和静态量化...
转自AI Studio,原文链接:模型量化(1):模型量化简介 - 飞桨AI Studio 引入 在 AI 模型训练时,通常使用浮点数(Float32 等)进行计算,这样能够确保更好的精度表现 当然浮点数运算也是一把双刃剑,在...
模型量化,高效压缩模型的简单实现
深度学习模型量化基础
深度学习模型量化基础
行为分析(十一):模型部署部分(二):INT8模型量化以及TensorRT和NCNN的简单了解
在之前的文章中也提到过,模型的部署可以理解为是:python训练权重转换为量化工具所需要的文件格式、模型量化、输出一致性校准和将模型放置于计算端运行测试这几部分的集合。 上面提到的整个模型部署过程中,相对...
神经网络模型量化
模型量化是由模型、量化两个词组成。我们要准确理解模型量化,要看这两个词分别是什么意思。 在计算机视觉、深度学习的语境下,模型特指卷积神经网络,用于提取图像/视频视觉特征。 量化是指将信号的连续取值近似为...
AIMET工具 模型量化介绍(3)
AIMET工具模型量化介绍(3)AIMET 量化可视化概述设计量化启动Bokeh服务器会话:AIMET AdaRoundAdaRound 用例不建议AdaRound Hyper 参数指南 AIMET 量化可视化 概述 AIMET Visualization 通过可视化为 AIMET 工具...
一文了解模型量化中的QAT和PTQ
一文了解模型量化中的QAT和PTQ 由于前一段时间在做模型的转换工作,实际部署的时候需要一些模型加速的方法,常用的有各家的inference框架,如mnn,tnn,tensorrt等,这些框架除了fp32精度外,都支持了int8的精度,而...
深度学习模型压缩算法综述(一):低比特模型量化算法
深度学习模型压缩算法(一):低比特模型量化本文禁止转载联系作者:低比特量化动态离线量化:使用条件:预期结果:基本原理:精度损失:推理方式:缺点:静态离线量化:使用条件:预期结果:基本原理:基本流程:...
模型量化的目的 本文的模型量化是优化深度学习模型推理过程的内存容量和内存带宽问题的概念,通过将模型参数的浮点数类型转换称整型存储的一种模型压缩技术。以可以接受的精度损失换取更少的存储开销和带宽需求,更...
随着深度学习技术渗透入越来越多领域,人工智能在边缘侧的大规模应用被提上日程。...本篇我们将探讨模型量化的概念原理、优缺点及EasyDL-EasyEdge模型量化的实现方法。 什么是量化 所谓量化,就是把模.
本文专为参加今年大学生智能车竞赛AI视觉组的同学们而写,也很适合其他对MCU上AI应用感兴趣的朋友。 神经网络模型最大的一个特点就是拥有宰相一样的肚量:宰相肚里...出于这一目的,模型量化技术应运而生。而量化又分为
模型量化: 即以较低的推理精度损失将连续取值(或者大量可能的离散取值)的浮点型模型权重或流经模型的张量数据定点近似(通常为int8)为有限多个(或较少的)离散值的过程,它是以更少位数的数据类型用于近似表示32...
模型量化 模型量化: 指为了达到减小模型大小、减小推理时内存占用和加快模型的推理速度等目的,将训练得到的连续取值的浮点数类型的权重转换为整形存储(一般值int8)。 **为什么需要量化: ** 随着深度学习的发展,...
模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术,可以有效的降低模型计算强度、参数大小和内存消耗,但往往带来巨大的精度损失。尤其是在极低比特(<4bit)、二值网络(1bit)、甚至将梯度进行量化时,带来的精度...
为此,剪枝算法、蒸馏算法、轻量型网络、量化算法相应提出,本文将着重介绍模型量化算法pytorch实现。 量化算法涉及到的两个概念对称量化与非对称量化,主要在zero_point 上体现,具体介绍本文将不再赘述。当前...
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