模型量化 什么是量化 模型的weights数据一般是float32的,量化即将他们转换为int8的.当然其实量化有很多种,主流是int8/fp16量化,其他的还有比如 二进制神经网络:在运行时具有二进制权重和激活的神经网络,以及在训练时计算参数的梯度. 三元权重网络:权重约束为+1,0和-1的神经网络 XNOR网络:过滤器和卷积层的输入是二进制的. XNOR 网络主要使用二进制运算来近似卷积. 现在很多框架或者工具比如nvidia的TensorRT,xilinx的DNNDK,TensorFlow

1,概述 模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术,而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路.模型量化基本可以分为两种:post training quantizated和quantization aware training.在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口. 对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为: $r = S (q - Z)$ 上面式子中q为量化后的值,r为原始浮点值,S为浮点类型的缩放系数,Z为和q相同类型的表示r中0点的值.根据: $

tensorflow模型量化/DATA/share/DeepLearning/code/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph \--in_graph=./model_resnet100.pb \--out_graph=/tmp/model_resnet100_quantized_graph.pb \--inputs=input0 \--outputs=fcblock/fc1/add_1 \--

参考 https://blog.csdn.net/xygl2009/article/details/80596392 https://blog.csdn.net/xsfl1234/article/details/67669707 https://www.jianshu.com/p/d2637646cda1 1 安装bazel https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html#install-with-installer-ub

TVM量化小结手册 文章目录 Offical References TVM quantization roadmap INT8 quantization proposal Quantization Story - 2019-09 Quantization Development Quantization Framework supported by TVM TF Quantization Related Pytorch Quantization Related MXNet related Ten

1.背景 使用ubuntu18.04.3安装Anaconda3之后使用网上教程安装tensorflow失败,踩了多个坑,特此总结经验 附官方教程:https://tensorflow.google.cn/install/pip 2.踩坑过程 1)坑1:按照官网说明在升级pip3后在终端输入命令: pip3 install --user --upgrade tensorflow 会出现以下错误: Cache entry deserialization failed, entry ignored 

Client AI 是字节跳动产研架构下属的端智能团队,负责端智能 AI 框架和平台的建设,也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景.本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的一套端智能工程链路. 作者|覃量 1.Client AI-Pitaya 定位 这些年,随着算法设计和设备算力的发展,AI 的端侧应用逐步从零星的探索走向规模化应用.行业里,FAANG.BAT 都有众多落地场景,或是开创了新的交互体验,或是提升了商业智能的效率.

Windows 7上安装配置TensorFlow-GPU运算环境 1. 概述 在深度学习实践中,对于简单的模型和相对较小的数据集,我们可以使用CPU完成建模过程.例如在MNIST数据集上进行手写数字识别,我们可以使用CPU来完成,采用经典的LeNet-5模型只需要十几分钟就能完成(具体取决于电脑配置). 然而,为了达到更好的效果或者构建更复杂的模型,一般需要更大的数据集,例如经典的ImageNet数据集.假如使用CPU训练模型将显得无比吃力(将会花费很长长长长长时间),此时GPU就可以派上用场了

TVM部署预定义模型 本文通过深度学习框架量化的模型加载到TVM中.预量化的模型导入是在TVM中提供的量化支持之一. 本文演示如何加载和运行由PyTorch,MXNet和TFLite量化的模型.加载后,可以在任何TVM支持的硬件上运行已编译的量化模型. 首先,必要输入 from PIL import Image import numpy as np import torch from torchvision.models.quantization import mobilenet as qmob

本文基本参考自这篇文章:8-Bit Quantization and TensorFlow Lite: Speeding up mobile inference with low precision 首先来一段keras dalao Francois Chollet的鸡汤: make it possible make it work make it efficient make it dependable and invisible move on to next layer and think

下载最新的的tensorflow源码. 1.配置 tflite 文件转换所需环境 安装 bazel 编译工具 https://docs.bazel.build/versions/master/install.html bazel build 出现问题: 图片来自https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/29053 解决方法: 在WORKSPACE中加入: 图片来自https://github.com/bazelbuild/rules_dock

Introduction to TensorFlow Lite TensorFlow Lite is TensorFlow’s lightweight solution for mobile and embedded devices. It enables on-device machine learning inference with low latency and a small binary size. TensorFlow Lite also supports hardware acc

假如想要在ARM板上用tensorflow lite,那么意味着必须要把PC上的模型生成tflite文件,然后在ARM上导入这个tflite文件,通过解析这个文件来进行计算. 根据前面所说,tensorflow的所有计算都会在内部生成一个图,包括变量的初始化,输入定义等,那么即便不是经过训练的神经网络模型,只是简单的三角函数计算,也可以生成一个tflite模型用于在tensorflow lite上导入.所以,这里我就只做了简单的sin()计算来跑一编这个流程. 生成tflite模型 这部分主要是

网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程,但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端,不讲如何训练,而实际上在部署的时候,需要知道训练模型时预处理的细节,这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题.因此,本文会记录从PC端训练.导出到安卓端部署的各种细节.欢迎大家讨论.指教. PC端系统:Ubuntu14 tensorflow版本:tensroflow1.14 安卓版本:9.0 PC端训练过程 数据集:自定义生成 训练框架:tensorflow slim  关

近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具. 有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速器延迟. 这一套工具囊括混合量化,全整数量化和修剪. 如何量化模型,尽可任君挑选. 压缩大小,不减精度 双精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)来存储. 比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点:而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储

模型优化工具包是一套先进的技术工具包,可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型.自推出该工具包以来,  我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性 (https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization). 最初,我们通过"混合运算"为训练后量化提供支持,该方法可量化模型参数(例如权重),但以浮点方式执行部分计算.今天,我们很高兴宣布推出一款新工具:训练后整型量化.整型量化是一种通用技术,

本文旨在将迁移学习训练好的模型基于tensorflow工具进行量化. 环境配置及迁移学习部分可参考博文[https://www.cnblogs.com/hayley111/p/12887853.html]. 首先使用如下workflow理解模型部署的过程,本文主要描述的是quant这一步. 1. 环境准备: 安装bazel bazel是一个开源的构造和测试工具,在EIQ中指定用tf配套版本的bazel进行构建.参照如下官方指导链接 [https://docs.bazel.build/versio

机器学习社区:http://tensorflow123.com/ 简介 TensorFlow Lite TensorFlow Lite 是 TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案. 它能够实现具有低延迟和小存储的设备上的机器学习推断. TensorFlow Lite 还支持 Android 神经网络 API 的硬件加速. TensorFlow Lite 使用许多技术来实现低延迟,如优化移动应用程序的内核,预融合激活以及允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 我们大部分的

随着TensorFlow发布的,还有一个models库(仓库地址:https://github.com/tensorflow/models),里面包含官方及社群所发布的一些基于TensorFlow实现的模型库,用于解决各式各样的机器学习问题. 很多任务,在其中都能找到相同或者近似功能的实现,这时候无需编程或者只要很少的编程,就可以在已有模型的基础上建立自己的人工智能应用. 而且models的更新也比较快,因为大量的社群参与者,几乎每天都有模块的更新commit. 简介 当前版本TensorFlo

由于很久没有接触过Android开发,而且最早用的是eclipse,所以这个demo在android studio上的搭建过程,真的是踩了不少坑.记录这篇文章,纯粹是给自己一点收获. 环境搭建的过程,还是需要一点Android Studio的使用基础的,包括gradle同步.ndk.sdk之类的,另外由于需要在线下载资源,所以准备一个网络畅通的VPN. 一.基础环境 Windows 10系统.Android studio 3.1.2.tensorflow1.10.0.gradle版本为4.4 s