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我正在由keras对resnet模型进行QAT,在转换为tflite全整数模型时遇到了这个问题。我已经尝试过每晚tf的最
用作生成输出数组模型/ re_lu_1 / Relu的Conv运算符的输入的图层(....)缺少最小/最大数据,这是量化所必
我将训练我的模型量化意识。但是,当我使用它时,tensorflow_model_optimization无法量化tf.reshape函数,并引
我正在使用用于个人数据集的MobilenetV2在转移学习中进行量化。我尝试了2种方法: i。)仅在训练
当我将.pb模型转换为.tflite并查看netron的权重时,我对有意识的训练量化很感兴趣。 同一层照片中
我正在开发一个<strong>端到端培训</strong>和<strong>了解量化的培训</strong>示例。使用<a href="https://www.tensorf
最近,我在tf1.x上进行了量化感知培训,以将模型推向Coral Dev Board。但是,当我完成模型训练后,为什么
如何在TensorFlow的量化感知训练(QAT)之后获得量化权重的值或如何获得量化感知权重。我想在NumPy上为
我正在对 SSD 模型应用量化。附上要点。加载模型时添加了一个名为“AnchorBoxes”的自定义对象。当我不
我有一个包含 Conv2D 层和 ReLU 激活的网络,声明如下: <pre><code>x = layers.Conv2D(self.hparams[&#39;channels_count
我在做CNN量化,我用下面的代码来计算一些指标。 <pre><code> FP = confusion_matrix.sum(axis=0) - np.diag(con
我正在使用 tensorflow 的对象检测 API 来训练我自己的对象检测模型。目前在 tensorflow 1.15 上使用 ssd_inceptio
我正在使用 TensorFlow 的量化感知训练 API,并希望部署具有任意位宽的模型。由于 tflite 部署仅支持 8 位
TF 版本 - 1.15 我在 SSD 模型的卷积层上应用了量化。 <a href="https://github.com/sachinkmohan/ssd_keras" rel="nofol
我使用 AllValuesQuantizer 创建了两个 QAT 模型,一个是按张量量化,另一个是按通道量化。在检查它们各自
与<a href="https://stackoverflow.com/questions/66673658/tensorflows-qat-does-not-seem-to-perform-per-channel-quantization-with-allvalue"
我目前正在尝试使用 tensorflow 模型优化模块对对象检测模型进行量化感知训练。我在尝试执行此操作时
我正在尝试对现有的 TensorFlow+NVIDIA DALI 管道实施量化感知训练 (QAT),以执行密集预测计算机视觉任务。
经过长时间搜索我的问题,任何解决方案基金都不适合我。我希望你能帮助我克服这个问题,这样我就
我们可以使用不同的 CPU 架构(和后端)来训练(校准)和推断量化的 pytorch 模型吗? <a href="https:/