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您必须为 MNIST 数据集的占位符张量“Placeholder”提供一个值,dtype float 和 shape [?,784]
这是我在 MNIST 数据集上测试量化的示例 我正在使用以下代码测试我的模型 import tensorflow as tf from tensorflow examples tutorials mnist import input dat
tensorflow
convneuralnetwork
placeholder
MNIST
quantization
Tensorflow构建量化工具-bazel构建错误
我正在尝试编译量化脚本 如下所述皮特 沃登的博客 https petewarden com 2016 05 03 how to quantize neural networks with tensorflow 但是 在运行以下 bazel
tensorflow
deeplearning
bazel
quantization
色带仅适用于 Android 4.0+
在运行 Android 4 0 或 4 0 3 的模拟器上 我看到可怕的色带 而且似乎无法摆脱 在我测试过的所有其他 Android 版本上 渐变看起来都很平滑 我有一个配置为 RGBX 8888 的 SurfaceView 并且渲染的画布
Android
gradient
SurfaceView
quantization
dithering
TensorFlow Lite 量化无法改善推理延迟
TensorFlow 网站声称量化可将移动设备上的延迟降低多达 3 倍 https www tensorflow org lite performance post training quantization https www tenso
tensorflow
TensorFlowLite
quantization
如何使用Python将浮点数转换为具有预定义位数的定点数
我有 numpy 格式的 float 32 个数字 假设是正数 我想将它们转换为具有预定义位数的定点数以降低精度 例如 数字 3 1415926 在 matlab 中通过使用函数 num2fixpt 变为 3 25 命令是 num2fixp
python
fixedpoint
quantization
如何将TFLite模型转换为量化TFLite模型?
我有一个 tflite 文件 我想对其进行量化 如何将TFLite模型转换为量化TFLite模型 请注意 您需要源模型来对其进行量化 由于 tflite 模型格式的限制 无法对其进行量化 您的源模型可以是 TF saving model K
tensorflow
model
converters
quantization
我想知道如何对 deeplab-v3+ 进行量化感知训练
我一直在尝试使用此链接中给出的指南对 Deeplab 进行量化感知训练https github com tensorflow tensorflow tree master tensorflow contrib quantize https
tensorflow
quantization
deeplab
使用 XMLHttpRequest 生成 RGB 图像的主色
读者须知 这是一个很长的问题 但需要背景知识才能理解所提出的问题 The 色彩量化技术 https en wikipedia org wiki Color quantization通常用于获取主色图像的 进行颜色量化的著名库之一是莱普托尼卡
javascript
tvos
quantization
tvml
tvjs
NeuQuant.js(JavaScript颜色量化)JS转换中隐藏的bug
NeuQuant js https github com antimatter15 jsgif blob master NeuQuant js当图像宽度和高度是 100 的倍数时效果很好 300x300 否则的话 显然有一个bug 299x
javascript
neuralnetwork
quantization
使用 TFLiteConverter 将 Keras 模型转换为量化的 tflite 版本会导致 NOTYPE 错误
当转换和执行 keras 模型的 8 位量化时 我遇到了一个奇怪的错误 而图像数据集不会发生这种错误 import tensorflow python keras backend as K import tensorflow as tf f
tensorflow
Keras
quantization
googlecoral
TensorFlowLite
C 语言中最快的抖动/半色调库
我正在开发一个自定义瘦客户端服务器 为其客户端提供渲染的网页 服务器运行在多核 Linux 机器上 Webkit 提供 html 渲染引擎 唯一的问题是客户端显示仅限于 4 位 16 色 灰度调色板 我目前正在使用 LibGraphicsM
c
imageprocessing
quantization
dithering
LQ-Nets: Learned Quantization for Highly Accurate and Compact Deep Neural Networks
ECCV 2018 ABSTRACT 虽然权重和激活值的量化是深度神经网络 xff08 DNN xff09 压缩的有效方法 xff0c 并且具有很大的潜力来提高利用位操作的推理速度 xff0c 但是在量化模型和full precision模
Nets
Learned
quantization
for
Highly
TensorRT量化工具pytorch_quantization代码解析(四)
继续看pytorch quantiation calib 中Calibrator类 xff0c 代码位于 xff1a tools pytorch quantization pytorch quantization calib 其作用 xff
Tensorrt
Pytorch
quantization
量化工具
代码解析
TensorRT量化工具pytorch_quantization代码解析(二)
后续继续补充 xff01 继续看张量量化函数 xff0c 代码位于 xff1a tools pytorch quantization pytorch quantization tensor quant py ScaledQuantDescr
Tensorrt
Pytorch
quantization
量化工具
代码解析
TensorRT量化工具pytorch_quantization代码解析(一)
量化工具箱pytorch quantization 通过提供一个方便的 PyTorch 库来补充 TensorRT xff0c 该库有助于生成可优化的 QAT 模型 该工具包提供了一个 API 来自动或手动为 QAT 或 PTQ 准备模型
Tensorrt
Pytorch
quantization
量化工具
代码解析