】量化實現分享一：詳解 min-max 對稱量化算法實現》，有興趣的同學可以查閱。這是上一篇的續集，也是 ...

  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   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 ...

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 ...

min-max容斥(包含kth) 用途 對於一個集合S，給出每個元素出現的概率，我們需要求每一個元素都出現至少一次的期望次數,可以使用min-max容斥，也可以求任意\(k\)個元素出現的期望(kth min-max容斥)。 例題 HDU-4336 Card Collector 這題 ...

Matlab實現均勻量化 首先讀入一個音頻文件的前200個點，如果音頻通道大於1則只取一個通道，濾掉其余的 得到音頻文件的最大值和最小值，最大值和最小值的差除以2的4次方即16得到量化電平的端點間隔。 從最小值開始每次加量化電平端點間隔進行量化，最大值之上補一個邊界，方便判斷。 Mid ...

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 ...

0. 引子 在訓練輕量化模型時，經常發生的情況就是，明明 GPU 很閑，可速度就是上不去，用了多張卡並行也沒有太大改善。 如果什么優化都不做，僅僅是使用nn.DataParallel這個模塊，那么實測大概只能實現一點幾倍的加速（按每秒處理的總圖片數計算），不管用多少張卡。因為卡越多，數據傳輸 ...

min-max容斥學習筆記 前置知識 二項式反演 \[f(n)=\sum_{i=0}^n\binom{n}{i}g(i)\Leftrightarrow g(n)=\sum_{i=0}^n(-1)^{n-i}\binom{n}{i}f(i) \] 一些定義 ...