1 背景1.1 行业背景 尽管模型size在不断地压缩，但是其计算量通常还是有一两百MFLOPS的样子，这个计算量对于目前的移动端CPU算力来说，还是有点吃力的，因此模型端做了最大的努力，我们移动端也要不甘示弱努力加油啊！
原理为什么要使用INT8推理：更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit)将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战：更低的动态范围和精度Consider that 32-bit floating-point can represent roughly 4 billion numbers in the interval [-3.4e38, 3.40e38].
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2024-04-29 08:52:38
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1.请直接去学习大佬们的文章：章小龙的：Int8量化-介绍（一）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58182172Int8量化-python实现以及代码分析（二）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58208691虫叔的：Int8量化-ncnn社区Int8重构之路（三）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61451372In
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2024-05-20 21:59:59
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【引言】 刚开始准备写yolov5+ncnn+int8量化的教程，却在yolov5的量化上遇到了麻烦，一方面是量化后速度更慢了，另一方面是精度下降严重，出现满屏都是检测框的现象，后来经过很多尝试，最终都以失败告终。再后来，还是决定换其他方式对yolov5进行量化，一是即使最小的yolov5s模型量化后能提速，依旧满足不了我对速度的需求，二是对于Focus层，不管使用哪个向前推理框架，要额外添加对F
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2024-03-22 16:00:03
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文章目录一、TensorRT介绍,工作流程和优化策略TensorRT是什么TensorRT的工作流程TRT优化策略介绍二、TensorRT的组成和基本使用流程三、TensorRT的基本使用流程四、TensorRT Demo代码 : SampleMNISTCaffe Parser方式构建五. TensorRT Plugin基本概念工作流程API介绍Dynamic Shape Plugin APIS
Low Precision Inference现有的深度学习框架 比如：TensorFlow，pytorch，Caffe， MixNet等，在训练一个深度神经网络时，往往都会使用 float 32（Full Precise ，简称FP32）的数据精度来表示，权值、偏置、激活值等。但是如果一个网络很深的话，比如像VGG，ResNet这种，网络参数是极其多的，计算量就更多了（比如VGG 19.6 bi
目录一、PN结的定义是什么？二、PN结的原理是什么？1、掺杂半导体是什么？2、PN结是怎样形成的？三、PN结的特征是什么？1、概述2、PN结的反向击穿性是什么？3、PN结的单向导电性是什么？4、PN结的伏安特性是什么？5、PN结的电容特性是什么？6、PN结有什么应用？（PN结学习思维导图） 在看接下来的内容之前，我们先看看本文的思维导图。
使用 NVIDIA QAT Toolkit for TensorFlow 和 NVIDIA TensorRT 加速量化网络NVIDIA推出了适用于 TensorFlow 2 的 NVIDIA Quantization-Aware Training (QAT) 工具包，目标是在 NVIDIA GPU 上使用 NVIDIA TensorRT 加速量化网络。该工具包为您提供了一个易于使用的 API，以一
tensorrt int8量化的流程可参考:【tensorrt】——int8量化过程浅析/对比
1 Low Precision Inference
现有的深度学习框架 比如：TensorFlow，Caffe， MixNet等，在训练一个深度神经网络时，往往都会使用 float 32（Full Precise ，简称FP32）的数据精度来表示，权值、偏置、激活值等。但是如果一个网络很深的话
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2021-09-06 17:41:07
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简单的将一个tensor 中的 -|max| 和 |max| FP32 value 映射为 -127 和 127 ，中间值按照线性关系进行映射。称这种映射关系为不饱和的（No saturation ），对称的。这种做法不是将 ±|max| 映射为 ±127，而是存在一个 阈值 |T| ，将 ±|T| 映射为±127，显然这里 |T|<|max|。超出 阈值 ±|T| 外的直接映射为阈值 ±1
# PyTorch量化INT8
随着深度学习模型的发展和应用场景的不断增多，对模型的优化要求也越来越高。其中，模型量化是一种常用的优化方法，通过将浮点模型转换为整数模型，可以大大减少模型的存储空间和计算量，提高模型的推理速度。
在PyTorch中，可以使用量化工具包torch.quantization来实现模型的INT8量化。本文将介绍PyTorch量化INT8的基本原理和实现步骤，并提供相应
原创
2023-09-16 13:16:35
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# PyTorch量化int8实现指南
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在PyTorch中实现量化为int8的过程。量化是一种将浮点模型转换为定点模型的技术，可以减小模型的体积和加速推理过程。在本指南中，我将分步介绍实现量化int8的流程，并给出每一步需要执行的代码示例。
### 流程概览
下面是实现PyTorch量化为int8的流程概览：
| 步骤 |
原创
2024-03-20 06:28:02
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为什么量化有用？因为CNN对噪声不敏感。2. 为什么用量化？模型太大，比如alexnet就200MB，存储压力大的哟，必须要降一降温；每个层的weights范围基本都是确定的，且波动不大，适合量化压缩；此外，既减少访存又减少计算量，优势很大的啊！3. 为什么不直接训练低精度的模型？因为你训练是需要反向传播和梯度下降的，int8就非常不好做了，举个例子就是我们的学习率一般都是零点几零点几的
文章目录前言1. 量化后的效果2. 代码3. 软硬件环境4. int8 量化的参考资料 前言使用 Python 版的 TensorRT，可以很方便地对 YOLOv8 模型进行 int8 量化。得到 int8 量化模型之后，用 YOLOv8 的官方代码就可以直接调用该模型。 截止到目前 2023 年 9 月底，YOLOv8 官方最新的版本 8.0.186，还不支持直接进行 TensorRT 的 i
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2024-06-13 19:20:20
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概述模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术，可以有效的降低模型计算强度、参数大小和内存消耗，但往往带来巨大的精度损失。在计算机视觉、深度学习的语境下，模型特指卷积神经网络，用于提取图像/视频视觉特征。量化是指将信号的连续取值近似为有限多个离散值的过程。可理解成一种信息压缩的方法。在计算机系统上考虑这个概念，一般用“低比特”来表示。也有人称量化为“定点化”，但是严格来讲所表示的范围是缩小的
您是否通过深度学习模型获得了良好的准确性，却发现推理时间不足以部署到生产环境中？您是否对如何优化模型的推理速度迷失了方向？那么这篇文章是给你的。众所周知，数据科学项目有一个奇特的特性，即项目者需要不断转换关注重点，根据业务或项目的不同需求。下面罗列了一些具体的关注点：····通常，在最后一个问题中，我们主要关注获得数据集的最佳预测准确性。这是最有意义的，因为它允许我们验证项目是否可行。反正，如果我
之前陆陆续续看了许多模型压缩相关的文章，自己业务中也接触过一些相关的客户，今天周末没事做，把模型压缩相关的内容整理一下做个分享。可能更多地从科普的角度去介绍，因为我也不是专业做这方面技术的研究。首先明确下模型压缩的概念，就是在尽可能不改变模型效果的情况下，减少模型的体积，使得模型在使用的时候有更快的速度。业务视角去看模型压缩的意义模型压缩这个概念貌似是最近两年突然火了起来，究其原因，是因为整个机器
Python 是一种非常适合进行量化投资的编程语言，原因在于它的易用性、灵活性以及有大量的库可以用于数据分析、机器学习以及可视化。下面是一个使用 Python 进行量化投资策略的基本步骤：**1，数据收集：**首先，你需要收集你需要的数据。这可能包括股票价格、交易量、市盈率等各种财务指标。你可以使用像 pandas_datareader 这样的库从网上获取这些数据。2，数据清洗和整理： 数据通常包
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2024-09-14 19:54:01
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神经网络的驱动器（引擎）：基于梯度的优化如前所见，我们首个神经网络的各层这样来转化数据：output = relu(dot(W, input) + b)在此， W 和 b 是张量，是层的属性。它们被叫做层的权重或者可训练的参数。权重 W 是核心属性，b 是偏置属性。权重包含的信息，用于网络训练数据的学习。起初，权重矩阵填充的是些微小的随机数，叫做随机初始化。当然，在 W 和 b 是随机数时，不能指
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2024-08-06 19:02:43
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caffe模型转pytorch---LSTM 本文官方链接，未经授权勿转载 先来个总结： 具体的可以看博客： caffe提取权重搭建pytorch网络，实现lstm转换。 pytorch1.0，cuda8.0，libtorch1.0 pytorch1.0上面是可以的，精度一致，但是转libtorch的时候也没有问题，没有任何提示，转pt是没有问题的。 但是就是最后精度不对，找到问题就是lstm那
