從TensorRT看INT8量化原理
本篇文章授權轉載於大神arleyzhang的《TensorRT(5)-INT8校准原理》https://arleyzhang.github.io/articles/923e2c40/，支持原創請查看原文。 另附GTC 2017，Szymon Migacz 的PPT Low Precision ...
原文：網絡模型int8量化中使用的一些量化方法
深度學習中網絡的加速主要有如下的幾種方式： 設計高效且小的網絡，如MobileNet系列 shuffleNet系列 VoVNet等 從大的模型開始通過量化 剪裁 蒸餾等壓縮技術實現網絡的小型化 在inference階段使用特殊的計算庫實現計算的加速，比如MKL TensorRT等 在上面的方法中最簡單的方法就是降低模型運算過程中的bits數量，降低到 bits bits甚至 bits。這樣做具有如 ...
2021-08-03 11:58 0 123 推薦指數：
相關推薦
TensorRT int8 量化部署 yolov5s 5.0 模型
TensorRT int8 量化部署 yolov5s 5.0 模型 一.yolov5簡介 如果說在目標檢測領域落地最廣的算法，yolo系列當之無愧，從yolov1到現在的"yolov5"，雖然yolov5這個名字飽受爭議，但是阻止不了算法部署工程師對他的喜愛，因為他確實又快又好，從kaggle ...
部署系列——神經網絡INT8量化教程第一講！
https://zhuanlan.zhihu.com/p/405571578 這是那會的一篇文章，略顯稚嫩哈哈： 一步一步解讀神經網絡編譯器TVM(二)——利用TVM完成C++端的部署 轉眼間過了這么久啦，神經網絡量化應用已經完全實現大面積 ...
Tensorrt環境安裝及yolov5模型轉換以及量化部署INT8
Tensorrt的運行需要環境中有Opencv的編譯環境，所以首先要opencv的編譯 一.opencv 編譯 1. 安裝依賴項 2. 下載自己需要的版本 https://opencv.o ...
tensorrt int8量化原理幾點問題記錄
1.重新編碼后是如何運算得到最終結果的？ (1)如何用int8表示float32的計算？ 其實就是多了一個放大倍數的問題，舉個例子：比如原來float32的計算為：0.1 * 0.2 + 0.3 * 0.4 = 0.14，那么使用int8計算：1*2 + 3*4 = 14，相當於原來的數值 ...
一些量化(quantization)技巧
一些量化(quantization)技巧 深度神經網絡壓縮 Deep Compression 為了進一步壓縮網絡，考慮讓若干個權值共享 ...
深度學習網絡模型的輕量化方法
深度學習網絡的輕量化 由於大部分的深度神經網絡模型的參數量很大，無法滿足直接部署到移動端的條件，因此在不嚴重影響模型性能的前提下對模型進行壓縮加速，來減少網絡參數量和計算復雜度，提升運算能力。 一、深度可分離卷積 了解深度可分離卷積之前，我們先看一下常規的卷積操作：對於一張 ...