文章目录MagicMind 依赖示例C++ 编程模型sample_ops/sample_add 算子操作混合精度部署多模型部署单模型多实例部署多卡部署最佳实践1、性能指标吞吐率延时工具 mm_run性能优化2内存工具Profiler工具3性能和精度差异说明 MagicMind 依赖 MM 是将训练好的模型转换成统一计算图表示，附带有优化、部署能力。示例/usr/local/neuware/sam
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： $r = S (q - Z)$
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2024-04-30 19:20:02
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ADC转换包括采样、保持、量化、编码 4个步骤。其中，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。我们会发现量化的过程存在一个天生的缺陷，那就是离散的数字信号无法完整的对应每一个连续的模拟电压。以最简单的 1bit ADC（即比较器）为例，把所有高于阈值的电压都量化为 1，把所有低于阈值的信号都量化为 0。假设阈值为
目录一 简介1 剪枝和量化2 NNI二 安装NNI三 剪枝四 量化一 简介1 剪枝和量化将神经网络部署在计算资源匮乏或具有严格延迟要求的设备上的时候，需要先对模型进行压缩处理。模型压缩后，模型大小会变小，在不会显著降低模型性能的情况下，能够加速模型的训练/推理。模型压缩技术分类：剪枝（Pruning）和量化（Quantization）。(1) 剪枝方法探索模型权重中的冗余， 并尝试删除/修剪冗余和
量化模型（Quantized Model）是一种模型加速（Model Acceleration）方法的总称，包括二值化网络（Binary Network）、三值化网络（Ternary Network），深度压缩（Deep Compression）等。鉴于网上关于量化模型的不多，而且比较零散，本文将结合 TensorLayer 来讲解各类量化模型，并讨论一下我们过去遇到的各种坑。文章最后会
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2024-08-28 13:47:05
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本文源自知乎
Alpha猫：目标检测之YOLOv4zhuanlan.zhihu.com
本文是YOLO系列的一个继承篇，由俄罗斯开发者Alexey Bochkovskiy和两位中国台湾开发者Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao联合推出。作者总结了近些年的深度学习目标检测技巧，进行了大量的实验，使得YOLOv4在精度和速
（一）一个基本概念分贝(dB)：按照对数定义的一个幅度单位。对于电压值，dB以20log(VA/VB)给出；对于功率值，以10log(PA/PB)给出。dBc是相对于一个载波信号的dB值；dBm是相对于1mW的dB值。对于dBm而言，规格中的负载电阻必须是已知的(如：1mW提供给50Ω)，以确定等效的电压或电流值。 （二）静态指标定义1、量化误差（Quantization Error）&
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2024-07-17 13:13:31
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学校考场医院车站GPS/NTP网络校时之组联网对时精度达5ppm原理剖析。 时间精度是根据各个用户所要求对LED电子时钟时间的度量作出的分类，是用来进行计量的一种方式方法。时间精度按量级可分为：纳秒（ns）、皮秒（ps）、微秒（us）、毫秒（ms）、秒（s）、分（min）、小时（h）等，时间的精度除了自身的产品
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2024-09-23 16:02:28
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今天MNN更新了新的工具包---CNN网络量化工具(quantization)，作者也第一时间进行了测试。提升的效果还是很可观的，量化前的CNN网络大小约为5.7M，在rk3399（android-8.1）的inference速度约为45ms。使用MNN提供的quantization工具进行量化后，模型大小减少为1.5M，在rk3399中的inference速度为29ms。其使用的流程非常友好，首
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2024-06-26 10:56:58
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KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。KNN算法的关键：(1) 样本的所有
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2024-10-25 11:43:58
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1, 如何进行模型量化？ 按照量化阶段的不同，一般将量化分为 quantization aware training(QAT) 和 post-training quantization(PTQ)。QAT 需要在训练阶段就对量化误差进行建模，这种方法一般能够获得较低的精度损失。PTQ 直接对普通训练后的模型进行量化，过程简单，不需要在训练阶段考虑量化问题，因此，在实际的生产环境
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2023-09-04 10:17:15
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混合精度量化模型指标模拟计算（BitOps与参数规模） 模型的量化是将模型参数的存储位数降低，从而压缩模型或使模型更易于部署到特定硬件。例如不经量化的模型每个参数需要32个bit位存储，量化后的模型的参数可以仅使用8个bit位。而混合精度的量化不将模型参数量化到相同的bit位数（位宽），而是网络的不同层的参数采用不同的位宽。 这导致了混合精度量化模型的
最近研究INT8量化的相关计算原理，有一篇文章讲解INT8量化讲解的很通透，我给出了相关链接。 神经网络量化入门--基本原理 使用Netron进行模型可视化，选取ONNX_MODEL_ZOO中的一个mnist-12-int8的模
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2024-06-28 13:03:26
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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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在量化投资策略的开发过程中，一套模拟运行表现优异的策略，在实际投入运行后就表现不佳，甚至出现连续性的亏损，让许多策略开发者痛苦不堪。此时策略是否继续运行是基金管理者所面临的一个非常难的选择。01 失效——策略模型的必然结局？现实世界的复杂性决定了没有一个模型能够涵盖现实世界的所有特征，只能采取简化的办法，通过突出显示某些特点来描述真实的世界。而简化的结果就是我们将某些局部的特性看成是现实事物本身，
文章目录TrainingError SurfaceHelpful TechniquesApplicationsMany to OneMany to ManySequence to SequenceAttention-based Model TrainingLoss Function在Slot Filling中，需要把model的输出与映射到slot的reference vector求交叉熵，比如
pytorch量化训练量化感知训练（Quantization Aware Training ）是在模型中插入伪量化模块（fake_quant module）模拟量化模型在推理过程中进行的舍入（rounding）和钳位（clamping）操作，从而在训练过程中提高模型对量化效应的适应能力，获得更高的量化模型精度 。 Pytorch 官方从 1.3 版本开始提供量化感知训练 API，只需修改少量代码即
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2024-09-04 19:50:41
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1、基本概念量化就是将浮点型实数量化为整型数（FP32->INT8)反量化就是将整型数转化为浮点型实数（INT8->FP32）2、量化操作比如有一个FP32的浮点型数字x=5.234，将这个数变为整型。这个数字乘以一个量化系统s，比如s=100，那么量化后的值，然后对这个数字进行四舍五入(round操作)整型INT8的范围是[-128,127]，无符号INT8的范围也才[0,255]。
Onnx模型转化DLC模型简介在snpe平台上，将onnx模型转换为dlc模型目录snpe平台介绍snpe平台与onnx配置onnx模型转换dlc模型量化关于1.38版本SNPE部署时遇到的问题snpe平台介绍移步官网 详细信息snpe平台与onnx配置注: 我本地的SNPE版本是snpe-1.38.0.qnx，以下的配置操作皆以此版本为基础。其他版本配置操作可能存在异同。 另外，ONNX文件的生
K-Means聚类最重要的应用之一是非结构数据(图像，声音)上的矢量化(VQ)。非结构化数据往往占用大量的储存空间，文件本身也会比较大，运算非常缓慢，我们希望能够在保证数据质量的前提下，尽量地缩小非结构化数据的大小，或者简化非结构化数据的结构。矢量量化就可以帮助我们实现这个目的。KMeans聚类的矢量量化本质是一种降维运用，但它与特征选择或PCA的降维思路不同，特征选择的降维是直接选取对模型贡献大
