神經網絡推理加速之模型量化
02 Jul 2019 · 趙鵬, 陳新宇, 秦臻南, 葉軍 翻譯： 包怡欣 （INTEL MLT TEAM） 1. 引言 在深度學習中，推理是指將一個預先訓練好的神經網絡模型部署到實際業務場景中，如圖像分類、物體檢測、在線翻譯等。由於推理直接面向用戶，因此推理性能至關重要 ...
原文：【模型推理】Tengine 模型轉換及量化
歡迎關注我的公眾號 極智視界 ，回復 獲取Google編程規范 O o gt lt o O O o o O 本文介紹一下 Tengine 模型轉換及量化流程。 Tengine 同 ncnn 一樣，也是優秀的端側推理框架，前面寫過一篇 ncnn 模型轉換及量化流程 ，有興趣的同學可以查閱。 下面開始。 編譯 Tengine Tools CmakeList.txt 中打開 CONVERT TOOL ...
2021-12-13 19:41 0 167 推薦指數：
相關推薦
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 ...
【模型推理】量化實現分享二：詳解 KL 對稱量化算法實現
歡迎關注我的公眾號 [極智視界]，回復001獲取Google編程規范 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 大家好，我是極智視界，本文剖析一下 KL 對稱量化算法實現，以 Tengine 的實現為例。 前面已經寫過一篇《【模型推理 ...
【模型推理】量化實現分享一：詳解 min-max 對稱量化算法實現
歡迎關注我的公眾號 [極智視界]，回復001獲取Google編程規范 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 大家好，我是極智視界，本文剖析一下 min-max 對稱量化算法實現，以 Tengine 的實現為例。 Tengine ...
加載模型進行推理
打算使用訓練好的模型提取MS1M的人臉圖像的特征進行聚類，記錄一下。 模型加載 將Pytorch模型轉換成ONNX模型的主要函數為torch.onnx.export() 對pytorch模型(nn.Module)對象調用named_parameters()可以得到對應的參數名(key ...
基於caffe模型的模型裁剪和量化
； 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 ...
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 ...
TensorFlow 8 bit模型量化
本文基本參考自這篇文章：8-Bit Quantization and TensorFlow Lite: Speeding up mobile inference with low precision ...