本文旨在将迁移学习训练好的模型基于tensorflow工具进行量化。
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/versions/3.2.0/install-ubun
estimator是tensorflow高度封装的一个类，里面有一些可以直接使用的分类和回归模型，例如tf.estimator.DNNClassifier，但这不是这篇博客的主题，而是怎么使用estimator来实现我们自定义模型的训练。它的步骤主要分为以下几个部分：构建model_fn，在这个方法里面定义自己的模型以及训练和测试过程要做的事情；构建input_fn，在这个方法数据的来源和喂给模型
量化目的压缩模型大小，加速模型推断速度，方便将深度学习模型部署到手机等计算资源受限的终端上。量化分类对称量化 如上图所示，所谓的对称量化，即使用一个映射公式将输入数据映射到[-128,127]的范围内，图中-max(|Xf|)表示的是输入数据的最小值，max(|Xf|)表示输入数据的最大值。对称量化的一个核心即零点的处理，映射公式需要保证原始的输入数据中的零点通过映射公式后仍然对应[-128,12
作者是Thushan Ganegedara。 目录0 前言1 数据准备2 定义超参数与常量3 定义输入的占位符4 定义权重与偏置的参数5 定义不同作用域中不同参数的作用6 定义损失函数与优化器7 定义预测8 运行神经网络8.1 准确率计算8.2 循环epoch8.2.1 训练样本的代码8.2.2 测试样本代码9 可视化损失与准确率参考 0 前言本文的代码来自于《TensorFlow自然语言处理》(
深度模型量化是指将高精度、高位宽的模型参数和激活值压缩成低精度、低位宽的形式，从而达到减小模型存储空间和加速模型计算的目的。 具体操作流程一般包括：1. 选择量化精度：根据应用场景和硬件实际性能，选择合适的量化精度。常见的量化精度包括8位量化、4位量化、2位量化等。2. 量化模型参数：将模型中的参数进行量化，常见的量化方法有线性量化、对数量化等。3. 量化模型激活值：将模型输入和中间层的输出进行量
通常我们训练出的模型都比较大，将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩（model compression）可以将大模型压缩成小模型，压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法：网络裁剪（network pruning）、知识蒸馏（knowledge distillation）、参数量化（parameter quantizatio
1.理论背景故事要追溯到1952年，那是一个春天，有一位老人，在中国的南海边，咳咳咳咳，抱歉，不小心串词了，事实是这样的：没错，正是由于这几位大神的杰出贡献，我们得到了量化因子的前身，APT模型，但是，这个模型并没有告诉我们应该如何确定因素。因此，后面就衍生出了可以确定因素的多因子定价模型。 2.多因子定价模型多因子定价模型认为每一只股票的预期超额收益是由股票的因子头寸决定的，预期超额收
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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前段时间实践tensorflow目标检测模型再训练，过程见博文tf2目标检测-训练自己的模型总结目标检测模型再训练过程，有以下几点需注意：1 训练集和测试集训练图片每张只包含一个目标，因此可用小尺寸图片，且统一训练图片大小，有助于加快训练过程。测试图片则用大图片，包含多个需检测目标，同时包括应排除的目标，检验模型训练成果。2 模型处理窗口和输入图片resize问题每个再训练模型有处理窗口，例如ss
投研机构对商品期货价格变化的研究，无不是以商品基本面分析作为出发点，但通常没有给出明确的交易建议，所以效果难以被观测。本文以经济学基本原理为基础，赋予基本面数据的合理算法，结合对期货交易过程中的量化控制，设计成集基本面分析和交易于一体的量化交易模型，以模拟交易效果证明基本面分析的有效性。 [量化交易的基本概念]投资者参与期货交易的目的并不相同，有投机、套保、套利或者其他，虽然投资者也可以
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2023-08-04 10:15:16
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1. 目标最开始，先不追求复杂性，搭建一个比较简单的系统，能跑起来是第一步。这篇文章更偏向与方法论，实际例子后面单独写文章分享。2. 架构图 简单做了一个架构图，是将我最近收集的一些工具，按框架逻辑进行了一个整理，都是免费的，唯一的门槛就是技术，会就能用。下边分模块说一下。3. 数据获取数据是一切的来源，做量化，我理解，就是通过对数据的分析，做出一些投资决策的一系列过程。如果可以方便的获取到数据，
目录什么是模型量化？为什么要进行模型量化？压缩参数提升速度降低内存 模型量化的分类二值化线性量化对数量化1.什么是模型量化？ 量化就是把高位宽（Float32）表示的权值或
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.or...
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2019-07-02 22:06:00
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# TensorFlow量化神经网络
在深度学习领域，神经网络的训练和推理通常需要大量的计算资源和存储器。为了在较小的设备上运行神经网络模型，量化神经网络成为了一个非常重要的技术。TensorFlow作为一种流行的深度学习框架，也支持量化神经网络的训练和推理。
## 什么是量化神经网络
量化神经网络是指将神经网络中的权重和激活值从浮点数转换为定点数或低位宽的浮点数。通过量化，可以大大减少神经
文章目录模型的序列化API基本示例模型细节查看查看序列化模型中间层的输出序列化API型缺陷模型的函数式API基本步骤应用模型的训练和评估（1）加载数据集（2）模型的compile（3）模型的训练（4）模型的评估、预测多输入多输出模型模型的保存与读取 本文主要讲解tensorflow 2.0 搭建网络结构的技术细节。 在使用tensorflow 之前首先导入tensorflowimport te
cifar10训练数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Qlp2G5xlECM6dyvUivWnFg 提取码：s32t代码解析前置配置引入tensorflow库，和其他辅助库文件。安装方式为pip3 install tensorflow numpy pickle。详细过程不在这里描述。 在这里，训练和测试数据集文件放在该脚本的父文件夹中，因此按照实际情况来对CIFAR_
文章目录Tensorflow Serving实战安装Tensorflow serving准备YOLOX模型部署YOLOX模型测试YOLOX模型多模型多版本部署模型的热部署参考 Tensorflow Serving使用Tensorflow框架训练好模型后，想把模型部署到生产环境可以使用Tensorflow Serving进行部署。Tensorflow Serving具有以下作用：兼容Tensorf
本篇介绍函数包括：
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tf.nn.relu
tf.nn.max_pool
tf.nn.droupout
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
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tf.constant
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tf.reduce_mean
tf.squared_d
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Pytorch1.8 发布后，官方推出一个 torch.fx 的工具包，可以动态地对 forward 流程进行跟踪，并构建出模型的图结构。这个新特性能带来什么功能呢？别的不说，就模型量化这一块，炼丹师们有福了。其实早在三年前 pytorch1.3 发布的时候，官方就推出了量化功能。但我觉得当时官方重点是在后端的量化推理引擎（FBGEMM 和 QNNPACK）上，对于 pytorch 前端的接口设计
