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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
都说Python可以用于量化投资，但是很多人都不知道该怎么做，甚至觉得是非常高深的知识，其实并非如此，任何人都可以在只有一点Python的基础上回测一个简单的策略。Backtrader是一个基于Python的自动化回溯测试框架，作者是德国人 Daniel Rodriguez，是一个易懂、易上手的量化投资框架。今天我们就来试试用Backtrader进行简单的量化策略回溯。当然，第一篇文章将会使用最简
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2024-03-24 12:03:22
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前言具体介绍了 YOLOv5 项目中 detect.py 文件的参数，同时也大致讲解了 lux ( annie ) 下载神器的安装过程，所有代码均为视频演示版，一、利用 YOLOv5 预测如下图所示，这些就是 detect.py 文件中我们需要大致了解的参数。1、weights这个 weights 参数用于指定网络模型，默认设置的是 yolov5s.pt， 如果想要使用其他网络
TensorFlow Lite 从入门到
放弃
精通前言为什么要做模型量化1. 量化原理2. 模型量化加速原理3. 两种方法4. limitations5. Quantization model 和 Float model 比较（数据请求中） 前言从2012年AlexNet夺得当年ImageNet冠军开始，深度学习就开始呈爆破式发展，这个过程中迭代出很多优秀的深度学习代码框
一、QC介绍：QC的全称Quality center, 质量中心的意思，它是一款缺陷管理工具，可以组织和管理一个项目所有的测试阶段，如：从需求-用例编写-用例执行-提交缺陷-回归测试等。QC的背景：原属于Mercury公司，这是一家软件测试工具开发商，除了研发了QC之外，比较出名的工具有：LoadRunner----性能测试工具，QTP----自动化测试工具。后来Mercury公司被HP收购，所以
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2024-07-03 06:41:36
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参考：https://developer.aliyun.com/article/836827?utm_content=m_1000314509#slide-0https://mp.weixin.qq.com/s/aEBfdSIuGOJfOXgRizvJNQhttps://www.zhihu.com/column/c_1258047709686231040模型量化是指将浮点激活值或权重（通常以32比
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2024-02-10 20:36:45
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# PyTorch QAT实现指南
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch进行量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT）。QAT是一种训练神经网络模型的技术，旨在通过量化操作减小模型的计算和存储需求，从而提高模型的性能和效率。
## 2. QAT实现步骤
下面是实现QAT的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2023-09-06 16:11:37
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# PyTorch QAT量化简介与代码示例
深度学习模型在部署到移动设备或嵌入式系统时，往往需要进行量化，以减小模型大小和提高推理速度。PyTorch提供了量化工具，其中量化感知训练（Quantization Aware Training, QAT）是一种通过模拟低精度模型推理，提高量化后模型性能的方法。本文将介绍QAT的原理及其在PyTorch中的实现，并提供相关代码示例。
## 什么是量
detach对于训练数据训练过程中不会出现out of memory的情况 但是在测试的时候随着测试的进行 GPU的memory会出现越来越多的占用 最终出现out of memory的情况torch.no_grad对于测试时out of memory问题在训练过程中由于loss.backward() 会将计算图的隐藏变量梯度清除，从而释放空间 而在测试的时候没有这一机制，因此有可能随着测试的进行
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2024-09-11 07:47:24
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在这篇博文中，我将记录如何进行PyTorch的量化感知训练（QAT）。通过以下几个部分，我们可以系统地了解环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南。
### 环境准备
首先，我们需要确保有合适的软硬件环境来支持PyTorch QAT。以下是软件和硬件的相关要求：
#### 软硬件要求
| 软件/硬件 | 版本/要求 |
|----------
1 环境配置与Qt的安装 2 创建第一个Qt程序点击创建项目后，选择项目路径以及 给项目起名称 名称不能有中文 不能有空格 路径 - 不能有中文路径默认创建有窗口类，myWidget，基类有三种选择： QWidget 、QMainWindow、QDialogmain函数QApplication a 应用程序对象，有且仅有一个myWidget w;实例化窗口对象w.show()调用show
# PyTorch实现QAT
## 概述
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch实现量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT），并教会刚入行的小白如何进行实现。QAT是一种用于量化神经网络的训练方法，可以在保持模型精度的同时减少模型的存储空间和计算量。
## QAT实现流程
下面是实现QAT的主要流程。我们将使用PyTorch库来实现这些步骤。
`
原创
2023-08-19 07:36:00
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文章目录pytorchpytorch加载数据Tensorboard的使用Transforms的使用Resize()Compose()补充：\__call\__()方法补充：tensortorch.Tensor()torch.tensor()torchvision中的数据集使用DataLoader的使用神经网络的基本骨架——nn.Module的使用卷积操作神经网络——卷积层神经网络——池化层神经网
# PyTorch QAT量化Bert实现流程
## 1. 简介
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch Quantization-Aware Training（QAT）技术来量化Bert模型。QAT是一种训练过程，可以在保持模型准确性的同时，将其转换为低精度的表示形式，从而减少模型的存储和推理成本。Bert是一种常用的自然语言处理模型，量化Bert可以在保持模型性能的同时减少内存占用和计算
原创
2023-08-12 11:04:45
670阅读
在机器学习中，量化（Quantization）是一种有效的技术，尤其是在深度学习模型的推理阶段。量化可以显著减少模型的内存占用和计算延迟，从而加快模型在 CPU 上的运行速度。本文将聚焦于如何在 PyTorch 中实现 QAT（量化感知训练）以适应 CPU 计算环境的需求，并通过详实的步骤记录解决过程。
### 协议背景
量化技术的起源可以追溯到深度学习模型的逐渐普及，尤其是在资源有限的设备上
# PyTorch Quantization-Aware Training (QAT) Explained
The field of deep learning has seen tremendous progress over the years, with models becoming more complex and accurate.
原创
2024-02-10 04:47:28
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# PyTorch QAT: 量化训练
## 引言
深度学习中，模型的大小和计算量是一个很重要的考量因素。为了减小模型的体积和加速推理过程，量化训练（Quantization Aware Training, QAT）成为了一个常用的技术手段。PyTorch QAT 是 PyTorch 框架提供的一种量化训练方法，通过训练阶段对模型进行量化，使得模型在推理阶段时能够以低精度进行计算，从而达到减小
原创
2023-12-06 06:13:08
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英特尔QAT加速卡说明（一）英特尔QAT加速卡说明（二）相关测试：://.axiomtek.com/Download/Dim/NA-360_technical_
原创
2021-09-28 11:49:03
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因工作需要，需要将目标检测模型 部署在开发板上。在走了很多弯路后 找到一个成功的案例并记载下来这里说一下我现有的硬件设备 。我是购买的RADXA的rock3a开发板 搭载的soc是rk3568这是开发板的正面图，因为瑞芯微针对计算机视觉中的目标检测模型有一套自己的前向推理框架，所以我就着眼于搭载rockchip的开发板rock3a目标检测模型 这里采用的是yolo模型 由于原生yolo
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2024-07-05 20:05:07
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