模型量化作为一种能够有效减少模型大小，加速深度学习推理的优化技术，已经得到了学术界和工业界的广泛研究和应用。模型量化有 8/4/2/1 bit等，本文主要讨论目前相对比较成熟的 8-bit 低精度推理。 通过这篇文章你可以学习到以下内容：1）量化算法介绍及其特点分析，让你知其然并知其所以然； 2）Pytorch 量化实战，让你不再纸上谈兵；3）模型精度及性能的调优经验分享，让你面对问题不再束手无策
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2023-12-19 16:04:13
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在当今人工智能领域，深度学习算法一直是最热门的研究方向之一。然而，随着数据量的增加和模型复杂度的提升，传统的深度学习算法通常需要庞大的计算资源和高昂的成本来支持模型的训练和推理过程。为了解决这一问题，越来越多的研究者开始关注轻量化的深度学习算法，以实现更高效的模型训练和推理。
轻量化的深度学习算法主要是通过对深度神经网络进行精简和优化，以减少模型参数量和计算复杂度，从而在保持模型性能的同时提高模
原创
2024-06-30 05:57:35
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程序开发者使用第三方UI库更多是为了方便且省事把控件植入到项目中去，不用去研究UI控件实现细节，同时还有基础属性设置改变其样式。这样更快速开发项目，节省不少时间。Newbeecoder.UI控件库也是基于这个架构理念开发的，在Windows平台上用wpf开发项目具有天然的优势。本篇文章主要分两部分介绍第三方Newbeecoder.UI库，第一部分介绍UI库使用方式，第二部分简单介绍下开源控件库框架
这是一个简单的界面库设计，简单到舍弃了大部分的功能。但我仍然很臭美的认为它所做出的界面不次任何界面库------实际上它就是我写公司的游戏平台时设计的，也因为如此，不便公开代码，这里只说说设计思路吧。 设计这个界面库的首要宗旨是性能，其次是美观和可扩展性最后简单，很
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2023-11-28 10:37:07
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# 深度学习模型量化算法MMSE实现流程
## 1. 算法概述
深度学习模型量化算法MMSE（Mean Squared Error）是一种用于模型评估的常用指标，用于衡量模型预测值与实际观测值之间的误差。本文将介绍如何使用Python实现该算法，以及每个步骤中需要用到的代码和其意义。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 代码 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | `impor
原创
2023-07-15 07:11:04
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文章摘自AAAI21，译者：一元量化交易和投资决策是复杂的金融任务，依赖于准确的股票选择。目前深度学习学习的策略使用于股票的问题的方案面临两个重大局限。他们不直接优化利润方面的投资目标；将每只股票视为独立于其他股票
原创
2022-04-27 17:54:04
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# 深度学习及轻量化算法构建
深度学习是现代人工智能的核心技术之一，其强大的特征学习能力使其在计算机视觉、自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。然而，随着模型的复杂度不断提高，计算资源和内存使用也显著增加，因此轻量化算法应运而生，旨在降低资源消耗的同时保持模型性能。
## 深度学习简介
深度学习主要基于人工神经网络的构建，通过多个层级的非线性变换，从原始输入数据中自动提取特征。例如，卷积神经
目录一. 背景介绍1.1 什么是量化1.2 如何进行量化1.3 网络结构搜索二. 量化示例2.1 各层输出的量化2.2 各层参数的量化2.3 量化原理三. 量化评估四. 参考文献 一. 背景介绍1.1 什么是量化深度学习神经网络模型中的量化是指浮点数用定点数来表示，神经网络模型在训练时都是浮点运算的，得到的模型参数也是浮点的。而且通常一个参数用浮点数表示占四个字节，而如果用8比特量化的话，一个参
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2023-12-16 02:28:31
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YOLOv5是一个基于深度学习的目标检测算法，是YOLO系列算法的最新版本。YOLO是You Only Look Once的缩写，意味着只需要一次前向传递就可以完成目标检测任务，因此具有非常快的检测速度和较高的精度。相比于YOLOv4，YOLOv5在多个方面进行了改进和优化，包括更快的训练速度、更高的精度、更小的模型体积等。以下是YOLOv5的一些特点：更快的训练速度YOLOv5采
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2023-10-24 22:44:51
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、 一、模型量化的背景需求 Resnet-152神经网络的提出证明了越宽越深越大的模型往往比越窄越浅越小的模型精度要高，但是越宽越深越大的模型对计算资源要求更高，而现在模型应用越来越倾向于从云端部署到边缘侧，受限于边缘侧设备的计算资源，我们不得不考虑设备存储空间（storage）、设备内存大小（memory）、设备运行功耗（power）及时延性（latency）等等问题，特别是在移动终端和嵌入式设
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2024-05-17 22:50:59
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当前的经典物体检测结构大都依赖使用卷积网络进行特征提取，即Backbone，在前面的章节中我们也详细介绍过如VGGNet、ResNet等优秀的基础网络。但很遗憾，这些网络往往计算量巨大，当前依靠这些基础网络的检测算法很难达到实时运行的要求，尤其是在ARM、FPGA及ASIC等计算力有限的移动端硬件平台。因此如何将物体检测算法加速到满足工业应用的要求，是一个亟待解决的问题。 当前，实现模型加速
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2023-10-04 19:13:30
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主要介绍从模型轻量化解决效率问题的角度出发，提出新的网络模型SqueezeNet，并分析了主要创新点Fire Module：Squeeze+Expand。
自 2012 年 AlexNet 以来，卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等领域获得广泛应用。随着性能要求越来越高，AlexNet 已经无法满足大家的需求，于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越
轻量化深度学习已经成为近期人工智能和机器学习领域中一个备受瞩目的话题。随着移动设备和边缘计算的普及，传统深度学习框架面临着性能和效率的挑战。本文将详细介绍如何解决“轻量化深度学习”的相关问题，内容包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
首先，我们需要为轻量化深度学习构建一个良好的环境。我们选择使用 TensorFlow Lite 和 PyTorch M
01一、什么是量化交易策略量化交易策略，是采用数量化手段构建而成并进行决策的交易策略。是将人的投资思想规则化、变量化、模型化，形成一整套完整、可量化的操作思路，并且这个思路可以用历史数据进行分析验证。程序化交易并非量化策略必备，但是程序化交易可以让策略执行中更少受人的要素影响。在这样的界定下，量化交易策略既可以借助程序化的方式完成下单，也可以通过人工来执行。但交易频率较高的量化交易策略更倾向于采用
# 深度学习模型量化实现指南
## 一、整体流程
本文将介绍如何实现深度学习模型的量化过程，以下是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据预处理 | 对原始数据进行清洗、归一化等处理 |
| 2. 模型训练 | 使用深度学习框架训练模型 |
| 3. 模型量化 | 将训练好的模型转化为量化模型 |
| 4. 量化模型评估 | 对量化模型进行
原创
2023-08-16 06:49:31
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一、量化技术深度解析1.1 量化数学本质# 实际量化实现
def quantize_tensor(tensor, num_bits=8):
q_min = -2**(num_bits-1)
q_max = 2**(num_bits-1)-1
scale = tensor.abs().max() / (2**(num_bits-1)-1)
quantized = to
在当今金融市场，深度学习量化交易已经成为一个极具吸引力的领域。通过运用深度学习算法，分析海量数据并做出交易决策，投资者能够获得更高的投资回报。然而，实施深度学习量化交易涉及多个环节，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和故障排查。接下来，我将逐步介绍如何高效部署深度学习量化交易系统。
### 环境预检
首先确认系统的基本要求，确保我们的计算环境能够支撑深度学习的计算负载。
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1、描述为什么需要量化，量化的流程。 目前很多高精度的深度学习模型所需内存、计算量和功耗巨大，但不适合部署到一些低成本的嵌入式设备，为了解决此问题，模型压缩技术应运而生。 量化的流程： 通过数据映射，将输入float32的数据类型转为uint8，biases不进行量化操作，进行卷积计算后输出unit32的数据类型，与biases加和后，再次转为uint8，经激活函数激活后输出uint8的数据类型。
# 深度学习轻量化指南
深度学习模型的轻量化旨在减少模型的大小与计算需求，以便于在资源受限的设备上运行（如移动端和嵌入式设备）。下面，我将为你详细介绍深度学习模型轻量化的流程，并提供相关代码和示意图。
## 轻量化流程
首先，我们来了解一下轻量化的基本流程。可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
深度学习在量化交易中的应用，近年来越来越受欢迎。与传统交易方式相比，深度学习能够通过分析庞大的数据集，以更高的效率和精度做出交易决策。在这一过程中，数据的备份、恢复以及监控是至关重要的环节。本文将重点探讨如何通过有效的策略来应对这些挑战。
## 备份策略
首先，制定一个有效的备份策略对于量化交易系统的稳定性至关重要。以下是备份策略的设计思维导图和存储架构。
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mindma
