本文基本參考自這篇文章:8-Bit Quantization and TensorFlow Lite: Speeding up mobile inference with low precision 首先來一段keras dalao Francois Chollet的雞湯 ...
,概述 模型量化應該是現在最容易實現的模型壓縮技術,而且也基本上是在移動端部署的模型的畢竟之路。模型量化基本可以分為兩種:post training quantizated和quantization aware training。在pyrotch和tensroflow中都提供了相應的實現接口。 對於量化用現在常見的min max方式可以用公式概括為: r S q Z 上面式子中q為量化后的值,r ...
2019-12-18 12:09 0 6710 推薦指數:
本文基本參考自這篇文章:8-Bit Quantization and TensorFlow Lite: Speeding up mobile inference with low precision 首先來一段keras dalao Francois Chollet的雞湯 ...
本文旨在將遷移學習訓練好的模型基於tensorflow工具進行量化。 環境配置及遷移學習部分可參考博文[https://www.cnblogs.com/hayley111/p/12887853.html]。 首先使用如下workflow理解模型部署的過程,本文主要描述的是quant這一步 ...
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200 MB.模型包含了數百萬的參數,絕大部分的空間都用來存儲 ...
如何優化和壓縮tensorflow模型 一 優化模型 移動設備有很大的局限性,因此可以進行任何可以減少應用程序占用空間的預處理值得考慮。 TensorFlow庫的一種方式是保持較小的移動性,只支持在推理期間常用的操作子集。這是一個合理的方法,因為在移動平台上很少進行培訓。同樣,它也排除 ...
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 ...
十歲的小男孩 本文為終端移植的一個小章節。 目錄 引言 論文 A. MobileNets B. ShuffleNet C. Squeezenet D. Xception E. ResNeXt 引言 在保證模型性能 ...
深度學習之模型量化 深度學習之模型量化 各位小伙伴,大家好。深度學習具體工作你有沒有碰到模型占用空間偏大、PC 平台與移植到板子上的運行效率差距偏大,進而無法滿足高幀率、實時性的要求?AI 奶油小生也碰到上述問題,以下 ...
; 摘要: 通過剪枝、權重共享和權重量化以及哈夫曼編碼等方法,作者在Alex ...