本文旨在将训练好的模型基于tensorflow自带工具进行量化。注意这里使用oracle的JDK，在官方指南中安装open JDK的部分替换参考如下博文安装oracle JDK：。安装完毕后使用我们将使用bazel对上述2中完成训练的模型进行编译。chec
Google 近日发布了 Quantification Aware TrainingAPI，使开发人员可以利用量化的优势来训练和部署模型 AI 模型。通过这个 API，可以将输入值从大集合映射到较小集合的输出，同时，保持接近原始状态的准确性。谷歌新发布的
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tensro
Facebook 近日提出了一个基于向量的量化方法，无需标注数据即可对 ResNet 模型进行20倍压缩，还能够获得很高的准确率。概述本文旨在解决类似 ResNet [1] 这类卷积网络的模型过大，推理速度慢的问题。与此同时，可将 Mask R-cnn 压
模型的weights数据一般是float32的，量化即将他们转换为int8的。当然其实量化有很多种,主流是int8/fp16量化,其他的还有比如。二进制神经网络：在运行时具有二进制权重和激活的神经网络，以及在训练时计算参数的梯度。量化的优点很明显了,int
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