论文标题：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale从 TPUv3-core-days 可以看到，ViT 所需的训练时间比 ResNet 更短，同时 ViT 取得了更高的准确率ViT 的基本思想是，把一张图片拆分成若干个 patch (16×16)，每个 patch 当作 NLP 中的一个单词
目录一、Pytorch简介和安装1. 1 Pytorch的发展1. 2 Pytorch的优点1. 动态计算图2. 易用性3. 易于调试4. 强大的社区支持5. 广泛的预训练模型6. 高效的GPU利用1.3 Pytorch的主要使用场景1. 计算机视觉2. 自然语言处理3. 生成对抗网络4. 强化学习5. 时序数据分析1.4 Pytorch的安装二、张量2.1 张量简介2.2 张量的创建2.2.1
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2024-09-21 23:37:53
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目录一、tf.quantization二、tf.quantization.dequantize三、tf.quantization.fake_quant_with_min_max_args四、tf.quantization.fake_quant_with_min_max_args_gradient五、tf.quantization.fake_quant_with_min_max_...
原创
2021-08-13 09:41:02
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# 深入了解 PyTorch Quantization：加速深度学习模型的有效工具
深度学习的迅速发展使得大规模模型变得越来越流行以及它们的计算需求急剧增加。为了在边缘设备上有效运行，深度学习模型的推理速度和存储效率成为了研究的重点。PyTorch 量化（PyTorch Quantization）正是为了解决这个问题而设计的。
## 什么是量化？
量化是一个将模型中使用的浮点数值转换为低位数
MLIR算子量化Quantization 本文概述了MLIR量化系统的设计。虽然术语“量化”是高度过载的，用于将浮点计算转换为以整数数学表示，适配的变量进行推理的技术的相当窄的范围，如低位深度推理引擎（如TFLite）所支持的，各种加速器硬件和许多DSP。 很大程度上受到了本文所采用的方法的启发，其
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2021-01-21 08:46:00
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Vector Quantization 这个名字听起来有些玄乎，其实它本身并没有这么高深。大家都知道，模拟信号是连续的值，而计算机只能处理离散的数字信号，在将模拟信号转换为数字信号的时候，我们可以用区间内的某一个值去代替着一个区间，比如，[0, 1) 上的所有值变为 0 ，[1, 2) 上的所有值变成 1 ，如此类推。其这就是一个 VQ 的过程。一个比较正式一点的定义是：VQ 是将一个向量空间中的点用其中的一个有限子集来进行编码的过程。一个典型的例子就是图像的编码。最简单的情况，考虑一个灰度图片，0 为黑色，1 为白色，每个像素的值为 [0, 1] 上的一个实数。现在要把它编码为 256 阶的
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2013-04-16 20:18:00
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vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →https://vllm.hyper.ai/
# PyTorch Quantization Git 的安装与使用
在深度学习模型推理过程中，模型的性能和运行效率是至关重要的。为此，PyTorch提供了量化（Quantization）技术，帮助我们减小模型大小、加速推理速度，而PyTorch Quantization library是支持这种操作的一个重要工具。本文将详细介绍如何通过Git安装PyTorch Quantization，并给出相
(BETA) STATIC QUANTIZATION WITH EAGER MODE IN PYTORCHTutorials > (beta) Static Quantization with Eager Mode in PyTorchdoc :(beta) Static Quantization with Eager Mode in PyTorch — PyTorch Tutorials
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2024-01-20 05:05:28
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非对称加密算法1. 密钥交换算法（DH&ECDH)1.1 DH1.2 ECDH2. 典型非对称加密算法 - RSA3. 常用非对称加密算法 - ElGamal 密钥管理是对称加密算法系统不容忽视的问题，它成为安全系统中最为薄弱的环节。为了弥补这一弱势，非对称加密算法应运而生。非对称加密算法源于DH算法（Diffie-Hellman，密钥交换算法），由W.Diffie和M.Hellman共
一些量化(quantization)技巧 对象：对权重量化，对特征图量化(神经元输出)，对梯度量化(训练过程中) 过程：在inference网络前传，在训练过程(反传) 一步量化(仅对权重量化)， 两步量化(对神经元与特征图量化，第一步先对feature map进行量化，第二步再对权重量化)。 32 ...
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2021-10-04 06:24:00
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作者：桂。 前言 VQ（Vector Quantization）是一个常用的压缩技术，本文主要回顾： 1）VQ原理 2）基于VQ的说话人识别（SR,s
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2021-07-16 16:09:14
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GITHUB:https://github.com/pytorch/hub
模型：https://pytorch.org/hub/research-modelsFacebook官方博客表示，PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广
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2024-01-06 23:20:01
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clear all; data=imread('Cameraman.bmp'); %调入原始图像 data=double(data)/255; %归一化[m,n]=size(data);
原创
2024-04-01 13:31:15
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题意：太难懂了，最开始给你一个数列 wi ，还有一个转移矩阵 M[m][s]， 你最开始只能从 M第一列选一个数 L1,如果选的第K个数，接下来只能从第 k&(m-1)取数，
问你|li-wi| 和的最小值及路径。
解题思路：DP加记录路径。
解题代码：
1 // File Name: e.cpp
2 // Author: darkdream
3 // Created Tim
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2015-04-14 23:40:00
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介绍 1、量化就是把信号的连续取值映射成多个离散的幅值的过程，实现了信号取值多对一的映射。 2、残差数据进过变换之后，变换系数具有较大的取值范围，量化可以有效减小信号的取值范围，进而获得更好的压缩效果，量化是造成失真的根本原因
原创
2021-07-09 15:58:20
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编者按：随着大语言模型（LLMs）规模的不断扩大，如何在有限的计算资源下高效部署这些模型成为了一个迫切需要解决的问题。模型量化作为一种有效的模型压缩技术，在保持模型性能的同时大大降低了计算和存储开销，因此广受关注。但对于许多人来说，模型量化的具体原理和实现方法仍然是一个“黑盒”。我们今天为大家带来的这篇文章，通过可视化图示详细解析各种模型量化技术的原理和实现方法，为各位读者提供一个全面且直观的模型
原创
精选
2024-08-22 10:22:56
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语音信号处理之（三）矢量量化（Vector Quantization）zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有《语音信号处理》这门课，快考试了，所以也要了解了解相关的知识点。呵呵，平时没怎么听课，现在只能抱佛脚了。
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2013-06-23 17:01:00
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