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 ...
,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接口。 对于量化用现在常见的min max方式可以用公式概括为: r S q Z 上面式子中q为量化后的值,r ...
2019-12-18 12:09 0 6710 推荐指数:
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 ...
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 ...
十岁的小男孩 本文为终端移植的一个小章节。 目录 背景 理论 实践 Quantize 背景 Neural Network模型一般都会占用很大的磁盘空间,比如AlexNet的模型文件就超过了200 MB.模型包含了数百万的参数,绝大部分的空间都用来存储 ...
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 ...
模型量化的本质就是将模型中的参数按照一定的规则 把32位或者64位浮点数 转化位16位浮点数或者8位定点数。这里我用keras和numpy实现了16位和8位的量化,未考虑量化的科学合理性,仅仅是搞清楚量化本质的一次实验。 检查量化后的文件 ...
十岁的小男孩 本文为终端移植的一个小章节。 目录 引言 论文 A. MobileNets B. ShuffleNet C. Squeezenet D. Xception E. ResNeXt 引言 在保证模型性能 ...
深度学习之模型量化 深度学习之模型量化 各位小伙伴,大家好。深度学习具体工作你有没有碰到模型占用空间偏大、PC 平台与移植到板子上的运行效率差距偏大,进而无法满足高帧率、实时性的要求?AI 奶油小生也碰到上述问题,以下 ...
; 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 ...