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ONNX学习 框架共用的模型文件格式 使用protobuf二进制格式来序列化模型,可以提供更好的传输性能。 函数 将一个模型导出到ONNX格式。该exporter会运行一次你的模型,以便于记录模型的执行轨迹,并将其导出 目前,exporter还不支持动态模型 例如,RNNs 。 另请参阅:onnx export 参数: model torch.nn.Module 要被导出的模型 args 参数的集 ...
2020-02-19 22:09 0 3486 推荐指数:
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02 Jul 2019 · 赵鹏, 陈新宇, 秦臻南, 叶军 翻译: 包怡欣 (INTEL MLT TEAM) 1. 引言 在深度学习中,推理是指将一个预先训练好的神经网络模型部署到实际业务场景中,如图像分类、物体检测、在线翻译等。由于推理直接面向用户,因此推理性能至关重要 ...
近期由于业务需要,需要将训练好的模型转为ONNX格式,为此颇费了一番功夫,在此总结一下吧。。 1、ONNX是一种神经网络模型保存的中间格式,支持多种格式的模型转为ONNX,也支持使用ONNX导入多种格式的模型,具体见https://github.com/onnx/tutorials;目前 ...
上一篇文章介绍了后训练量化的基本流程,并用 pytorch 演示了最简单的后训练量化算法。 后训练量化虽然操作简单,并且大部分推理框架都提供了这类离线量化算法 (如 tensorrt、ncnn,SNPE 等),但有时候这种方法并不能保证足够的精度,因此本文介绍另一种比后训练量化更有效地量化方法 ...
(本文首发于公众号,没事来逛逛) 之前写的关于网络量化的文章都是基于 per-layer 实现的,最近有小伙伴询问关于 per-channel 量化的问题,我发现有些同学对这个东西存在一些误解,包括我以前也被 per-channel 的字面意义误导过,所以今天简单聊一下 per-channel ...
上一篇文章介绍了矩阵量化的基本原理,并推广到卷积网络中。这一章开始,我会逐步深入到卷积网络的量化细节中,并用 pytorch 从零搭建一个量化模型,帮助读者实际感受量化的具体流程。 本章中,我们来具体学习最简单的量化方法——后训练量化「post training quantization ...
本文首发于公众号 之前写过一系列网络量化相关的文章,它们都出自 Google 在 2018 年发表的一篇论文,目前也是 tflite 和 pytorch 等框架中通用的量化标准。不过,最近有读者在后台问我,说他看到的一些论文和我文章中的方法差别很大,被搞懵了。因此,今天想整理一下网络量化的发展 ...
神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些 ...