我正在关注一个关于量化意识训练的教程， 这里是修改后的 Resnet18 model： 我正在使用与教程中类似的数据加载器对自定义数据进行训练。 训练在正常阶段似乎对 go 很好，但是在应用融合模型时遵循教程，量化模型在发出后似乎失败 我探索了用于量化模块的 utils.py 的源代码，可以在这里 ...
TLDR： 短期：尝试量化 TF model（从 TFLite 模型重新创建）的特定部分。 跳到下面的图片。 \ 长期：在 Yamnet 上迁移 Learn 并为 Edge TPU 编译。 要遵循的源代码在这里几周以来，我一直在尝试在Yamnet上迁移学习并编译Coral Edge TPU 。 ...
我刚刚开始使用 Keras/Tensorflow，我正在尝试重新训练并量化为 int8 a MobileNetV2，但出现此错误： 我按照本指南来绕过量化步骤，但我不确定我到底在做什么不同。 堆栈跟踪： ...
我已经用谷歌搜索了很多天，但仍然找不到我需要的答案。 脑子里肯定有什么误会。 你能帮帮我吗？ 1. 为什么我们需要“zero_point”？ 量化：q=round(r/scale)+zero_point 我认为 zero_point（作为偏移量）将缩放数据移动到适当的 position，例如，在 ...
我训练了一个量化的 model（借助 pytorch 中的量化感知训练方法）。 我想创建校准缓存以通过 TensorRT 在 INT8 模式下进行推理。 创建 calib 缓存时，我收到以下警告并且未创建缓存： 我已经相应地训练了 model 并转换为 ONNX： 有关系统的更多信息： ...
我正在尝试在 pytorch 中训练量化 model 并将其转换为 ONNX。 我在 pytorch_quantization package 的帮助下采用量化感知训练技术。我使用以下代码将我的 model 转换为 ONNX： 转换后，我收到以下警告： warnings.warn("'enable ...
动态范围量化的 tensorflow 文档指出： 在推理时，权重从 8 位精度转换为浮点，并使用浮点内核计算。 此转换完成一次并缓存以减少延迟。 并且在动态范围量化中，激活始终存储在浮点数 32 中，但是，它们在处理时转换为 8 位整数，并在处理完成后返回浮点数。 我很困惑，如果在推理时 ...
我正在使用 TensorFlow 的量化感知训练 API 并希望部署具有任意位宽的 model。 由于 tflite 部署仅支持 8 位量化，我将使用自定义推理算法进行部署，但我仍然需要以正确的大小访问 model 的权重。 目前，在使用量化感知训练后，我的 model 仍处于浮点状态，据我所知，访 ...
我正在训练一个 Keras model，我想在量化的 8 位环境（微控制器）中使用 TFLite 部署它。 为了提高量化性能，我进行了量化感知训练。 然后，我使用我的验证集作为代表性数据集创建量化的 TFLite model。 使用验证集评估性能并在此图像中说明： 不同条件下各批次 20 次运行的 ...
我有一个包含 Conv2D 层和 ReLU 激活的网络，声明如下： 它被移植到 TFLite，具有以下表示： 没有 Q-aware 训练的基本 TFLite 网络然而，在网络上执行量化感知训练并再次移植后，ReLU 层现在在图中是明确的： Q-aware 训练后的 TFLite 网络这导致它们在 ...
我正在对 SSD model 应用量化。 附上要点。 加载 model 时添加了一个名为“AnchorBoxes”的自定义 object。 当我不进行量化时，这很好用。 但是当我应用量化时，无法识别此自定义 object。 我尝试了解决方法。 我在上面的代码中注释了这一行quant_aware_m ...
我希望量化现有神经网络 model 的权重和偏差。 根据我的理解，定点表示确保了权重、偏差和激活的固定位宽，具有预先确定的固定数量的 integer 和分数位。 本质上我想执行训练后量化。 我查看了这篇文章https://www.tensorflow.org/model_optimization/g ...
如何在 TensorFlow 的量化感知训练 (QAT) 之后获取量化权重的值或获取量化感知权重。 我想在 NumPy 上为应用程序使用整数量化权重。 到目前为止，我使用如下，它给出了 float32 值。 ...
最近，我在 tf1.x 上进行了量化感知训练，以将模型推送到 Coral Dev Board。 但是，当我完成模型训练后，为什么我的 2 个输出伪量化的最小值最大值相同？ 当一个人的最大目标是 95 和一个是 2pi 时，它应该不同吗？ ...
我正在开发一个端到端的训练和量化感知训练示例。 使用CIFAR 10数据集，我加载了一个预训练的MobilenetV2模型，然后使用 TensorFlow 指南中的代码来量化我的模型。 整个过程正确完成后，我得到以下结果： 我想知道，这怎么可能？ 量化应该会稍微降低准确性。 我注意到在 Ten ...
我正在使用 Mobil.netV2 对个人数据集进行迁移学习量化。 我尝试了两种方法： i.) 仅训练后量化：它工作正常并且产生 0.04 秒的平均时间来推断 60 张 224,224 维的图像。 ii.) 量化感知训练 + 训练后量化：它比仅训练后量化产生更高的准确性，但对于相同的 60 张图 ...
我将训练我的模型量化意识。 但是，当我使用它时，tensorflow_model_optimization 无法量化 tf.reshape 函数，并引发错误。 张量流版本：'2.4.0-dev20200903' 蟒蛇版本：3.6.9 编码： 和输出： 如果有人知道，请帮忙？ ...
作为生成 output 数组模型/re_lu_1/Relu 的 Conv 运算符的输入的层 (....) 缺少量化所必需的最小/最大数据。 如果精度很重要，要么以非量化 output 格式为目标，要么从浮点检查点使用 model 运行量化训练，以更改输入图以包含最小/最大信息。 如果您不关心准确性， ...
我正在通过 keras 在 resnet 模型上进行 QAT，在转换为 tflite 全整数模型时遇到了这个问题。 我已经尝试了最新版本的 tf-nightly，但它并没有解决问题。 我在 QAT 期间使用量化注释模型进行批量归一化量化 这是我用来转换模型的代码： 如果我通过将tf.lite ...
我正在尝试根据建议量化MobileFacenet （ 来自 sirius-ai 的代码），我认为我遇到了与这个相同的问题当我将tf.contrib.quantize.create_training_graph()添加到训练图中 （train_nets.py ln.187：在train_op = tr ...