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机器学习笔记 - 什么是模型量化压缩技术?
一 简述 我们都知道现实世界是连续的状态 而计算机世界是离散的状态 这是什么意思呢 我们看一下下图 最右边的马力欧 高清 的状态 可以想象现实世界是连续的状态 而电脑世界在图像上呈现的是一格一格子的状态 左图 是离散的状态 所以在计算机世界
深度学习从入门到精通
人工智能
神经网络
模型量化
边缘设备
官方YOLOV5的torch模型->ONNX模型->RKNN模型
1 环境配置 1 1 RKNN Toolkit2的环境配置 下载RKNN Toolkit2 git clone https github com rockchip linux rknn toolkit2 git 打开一个终端命令行窗口 安装
模型量化
YOLO
ONNX
RKNN
1. TensorRT量化的定义及意义
前言 手写AI推出的全新TensorRT模型量化课程 链接 TensorRT下的模型量化 课程大纲如下 1 量化的定义及意义 1 1 什么是量化 定义 量化 Quantization 是指将高精度浮点数 如float32 表示为低精度整数
模型量化
深度学习
Tensorrt
【模型量化】
文章认为量化会使网络激活值的均值发生偏移 通过对偏移进行修正 可以有效提高量化模型的性能 首先考虑 激活值的均值偏移 网络BN会统计出数据经过某层后的均值和方差信息 而网络在经过量化后 同样的数据经过该层后 其均值已经不符合原BN统计出的均
模型量化
算法
3.1 PTQ与QAT的介绍
1 前言 TensorRT有两种量化模式 分别是implicitly量化 隐式量化 以及explicitly量化 显性量化 隐式量化 trt7 版本之前 只具备 PTQ 一种量化形式 trtexec直接转换 各层精度不可控 显示量化 显性量
模型量化
深度学习
Tensorrt