原文:部署系列——神經網絡INT8量化教程第一講!

https: zhuanlan.zhihu.com p 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落地了 相比之前成熟多了 我工作的時候雖然也簡單接觸過量化,但感覺還遠遠不夠,趁着最近項目需要,重新再學習一下,也打算把重新學習的路線寫成一篇系列文,分享給大家。 本篇系列文的主要內容計划 ...

2022-04-09 00:04 0 1596 推薦指數:

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神經網絡量化實踐-1

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Thu Mar 05 21:28:00 CST 2020 0 1364
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 ...

Tue Aug 10 01:53:00 CST 2021 0 537
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 ...

Mon Sep 07 18:38:00 CST 2020 1 2937
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: 1)設計高效且小的網絡,如MobileNet系列、shuffleNet系列、VoVNet等;2)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;3)在inference階段使用特殊的計算庫實現計算的加速,比如MKL、TensorRT ...

Tue Aug 03 19:58:00 CST 2021 0 123
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 ...

Wed Oct 30 00:21:00 CST 2019 0 847
神經網絡量化】ONNX介紹與用法

ONNX學習 框架共用的模型文件格式 使用protobuf二進制格式來序列化模型,可以提供更好的傳輸性能。 函數 將一個模型導出到ONNX格式。該exporter會運行一次你的模型,以便於 ...

Thu Feb 20 06:09:00 CST 2020 0 3486
神經網絡量化入門--量化感知訓練

——量化感知訓練。 量化感知訓練,顧名思義,就是在量化的過程中,對網絡進行訓練,從而讓網絡參數能更好地 ...

Sun Jul 12 05:09:00 CST 2020 0 5036
神經網絡量化--per-channel量化

(本文首發於公眾號,沒事來逛逛) 之前寫的關於網絡量化的文章都是基於 per-layer 實現的,最近有小伙伴詢問關於 per-channel 量化的問題,我發現有些同學對這個東西存在一些誤解,包括我以前也被 per-channel 的字面意義誤導過,所以今天簡單聊一下 per-channel ...

Fri Mar 18 17:49:00 CST 2022 0 1045
 
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