; 摘要: 通过剪枝、权重共享和权重量化以及哈夫曼编码等方法,作者在Alex ...
如何优化和压缩tensorflow模型 一 优化模型 移动设备有很大的局限性,因此可以进行任何可以减少应用程序占用空间的预处理值得考虑。 TensorFlow库的一种方式是保持较小的移动性,只支持在推理期间常用的操作子集。这是一个合理的方法,因为在移动平台上很少进行培训。同样,它也排除了对大型外部依赖关系的操作的支持。您可以在tensorflow contrib makefile tf op fi ...
2017-10-16 22:05 0 9152 推荐指数:
; 摘要: 通过剪枝、权重共享和权重量化以及哈夫曼编码等方法,作者在Alex ...
本文基本参考自这篇文章:8-Bit Quantization and TensorFlow Lite: Speeding up mobile inference with low precision 首先来一段keras dalao Francois Chollet的鸡汤 ...
在较深的网络,如多层CNN或者非常长的RNN,由于求导的链式法则,有可能会出现梯度消失(Gradient Vanishing)或梯度爆炸(Gradient Exploding )的问题。 原理 问 ...
1,概述 模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术,而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路。模型量化基本可以分为两种:post training quantizated和quantization aware training。在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现 ...
1、度娘:“tensorflow预测彩票” 入门tensorflow.js,写一个双色求预测程序!梦想要有的,万一中了呢! - 简书.html(https://www.jianshu.com/p/b09024d3cbb5) ZC:看上去不太全的样子,但 也没细看 人工智能深度学习 ...
本文旨在将迁移学习训练好的模型基于tensorflow工具进行量化。 环境配置及迁移学习部分可参考博文[https://www.cnblogs.com/hayley111/p/12887853.html]。 首先使用如下workflow理解模型部署的过程,本文主要描述的是quant这一步 ...
1. tensorflow安装教程:https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/get_started/os_setup.html#pip-installation cuda8.0 使用这个网站安装教程:http://blog.csdn.net ...
我们需要利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,重点学习如何高效地利用Python解决投资策略问题,推荐《量化投资以Python为工具》电子书代码,主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战。 《量化投资以Python为工具》电子书一共分为 ...