keras模型量化
模型量化的本質就是將模型中的參數按照一定的規則 把32位或者64位浮點數 轉化位16位浮點數或者8位定點數。這里我用keras和numpy實現了16位和8位的量化，未考慮量化的科學合理性，僅僅是搞清楚量化本質的一次實驗。 檢查量化后的文件 ...
原文：模型量化
十歲的小男孩 本文為終端移植的一個小章節。 目錄 背景 理論 實踐 Quantize 背景 Neural Network模型一般都會占用很大的磁盤空間，比如AlexNet的模型文件就超過了 MB.模型包含了數百萬的參數，絕大部分的空間都用來存儲這些模型的參數了。這些參數是浮點數類型的，普通的壓縮算法很難壓縮它們的空間。 一般模型的內部的計算都采用了浮點數計算，浮點數的計算會消耗比較大的計算資源 空 ...
2018-11-07 17:16 0 3947 推薦指數：
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