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
8 PyTorch训练技巧8.1 模型保存与加载模型保存与加载，就是序列化与反序列化，将模型持久化保存torch.save()功能：模型保存，即序列化参数说明：obj：对象f：输出路径torch.load()功能：模型加载，即反序列化参数说明：f：文件路径map_location：指定存放位置，cpu or gpu模型保存的两种方法：官方推荐方法2：方法2比方法1速度快，但方法2只保存了模型参数，
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2024-01-06 21:25:15
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# Java中的Int8数据类型详解
Int8是Java中的一种基本数据类型，用于表示8位的整数。在本文中，我们将深入探讨Int8的特性、用法和代码示例。
## Int8的特性
Int8是Java中的一个基本数据类型，它占用8个比特位（或1个字节），可以表示的范围为-128到127。Int8类型的变量通常用于存储小的整数值，因为它只占用很少的内存空间。
Int8具有以下特点：
- 取值范围
原创
2023-09-17 04:52:55
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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！
# 用PyTorch实现INT8量化的完整指南
## 引言
随着深度学习模型的复杂性增加，模型的大小和计算需求也逐渐上升。为了解决这个问题，量化（Quantization）技术应运而生，尤其是INT8量化，它可以显著减少模型大小并加快推理速度。本文将指导你使用PyTorch实现INT8量化，适合刚入行的小白开发者。
## 流程概览
首先，我们将展示实现INT8量化的流程，您可以参考下面的步
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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# 实现 Python 中的 int8 补码
在计算机中，整数通常以二进制的形式存储。为了表示负数，计算机制定了补码规则，特别是在 8 位整数（int8）中，这种表示方法尤为重要。本文将带你逐步了解如何在 Python 中实现 int8 补码，下面是整个流程的概述。
## 过程表格
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解原码、反码和补码的概念 |
|
# Python中的int8类型：深度剖析与实例
在Python编程中，我们经常遇到各类数据类型。其中，整数类型是最基础的类型之一。虽然Python原生支持多种整数类型，但在进行特定应用时，有时我们需要更为精确和高效的数值表示。例如，`int8`就是一种以8位二进制数表示的整数类型。本文将详细介绍`int8`的概念、应用场景，并附上代码示例和可视化图表，以帮助理解。
## 什么是int8
`
原创
2024-10-27 04:47:20
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咱们接着上篇的语法学习，继续了解学习Python基础语法。数据类型大体上把Python中的数据类型分为如下几类：Number（数字），String（字符串）、List（列表）、Dictionary（字典）、Bool（布尔）。由于Python中认为所有的东西都是对象，所以Python不用像其它一些高级语言那样主动声明一个变量的类型。 #整型
i = 100
print(i)
#浮点型
f = 3.
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2024-09-24 20:12:20
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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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# 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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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。
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
本文主要是使用Python做一些简单小工具，打印输出即可；本文涉及到的小工具有字符串大小写转换、字符串统计、编解码、MD5加密等等；文章内容通俗易懂，适合刚入门Python练习基础知识；文章中使用到了Python的标准输入输出、字符串基本操作、unittest框架基本使用、方法和类的使用等；写作思路是先大概介绍每个小工具的实现思路，然后写一点部分代码，最后会把所有小工具整合在一起运行。字符串大小写
【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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# 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
目录一、数据类型二、整形int2.1 用途2.2 定义方式2.3 常用方法2.3.1 进制之间的转换2.3.2 数据类型转换3 类型总结三、浮点型float3.1 用途3.2 定义方式3.3 常用方法3.4 数字类型转换3.5 类型总结四、字符串类型3.1 用途3.2 定义方式3.3 优先掌握的知识点3.3.1索引取值3.3.2 索引切片3.3.3 成员运算：3.3.4 .strip()3.3.5
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2023-11-30 22:13:34
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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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python基本数据类型及内置方法一、int类型age = 18 # age = int(18)类型转换：
纯数字的字符串转换成整型：
res = int('111000222')
print(res,type(res))10进制转换二进制、八进制及十六进制
# 10进制 -> 二进制
# 11 - > 1011
# 1011-> 8+2+1
# print(bin(11))
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2023-08-26 23:12:34
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