--官方样例链接:https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/80RC1/devaids/auxiliarydevtool/modelslim_0014.html --个人样例链接:暂无 【问题描述】:想了解 ModelSlim 中 训练后量化 中 Easy Quant 相关原理,希望有论文指导大家更好的使用该功能。Panda...
easy-quant是一个轻量级数字货币量化框架,目的是简化开发人员开发策略的成本,使开发人员专注于策略逻辑开发。 为什么不引用Spring框架?因为Spring引入了很多不需要的功能和代码,会导致jar包变大;在开发调试阶段,需要经常在ide上重启服务,Spring的启动流程会比较慢,导致浪费调试时间。
VQModel的Decoding阶段过程为: # in easynlp/appzoo/text2image_generation/model.py@torch.no_grad()def decode_to_img(self, index, zshape): bhwc = (zshape[0],zshape[2],zshape[3],zshape[1]) quant_z = self.first_stage_model.quantize.get_codebook_entry( index.reshape(-1), shape=bhw...
bhwc = (zshape[0],zshape[2],zshape[3],zshape[1]) quant_z = self.first_stage_model.quantize.get_codebook_entry( index.reshape(-1), shape=bhwc) x = self.first_stage_model.decode(quant_z) return x # sample为训练阶段的结果生成,与预测阶段的generate类似,详解见下文generate index_sample...
@torch.no_grad()defdecode_to_img(self, index, zshape):bhwc = (zshape[0],zshape[2],zshape[3],zshape[1])quant_z =self.first_stage_model.quantize.get_codebook_entry(index.reshape(-1), shape=bhwc)x =self.first_stage_model.decode(q...
Quant 官方模考 4 Easy + Hard:第1-40题练习册信息 名称 Quant 官方模考 4 Easy + Hard 题数 40 难度 -- 我的上次成绩 正确数- -/- -,耗时- - 全部做完显示答案 每做一题显示答案 Tips: 练习时双击任意单词即可查看释义并收藏哦～
模型转换测试Demo由mask_object_detect和quant_dataset组成。coco_object_detect存放软件脚本,quant_dataset存放量化模型所需的数据。如下图所示: mask_object_detect文件夹存放以下内容,如下图所示: 8.3.2 生成量化图片列表 在docker环境切换到模型转换工作目录: cd /test/mask_object_detect/ 复制 如下图所示: 执行...
x_sample = self.decode_to_img(index_sample, quant_z.shape)Transformer采用minGPT进行构建,输入图像的离散编码,输出文本token。前向传播过程为:# in easynlp/appzoo/text2image_generation/model.py def forward(self, inputs): x = inputs['image'] ...
x_sample = self.decode_to_img(index_sample, quant_z.shape) Transformer采用minGPT进行构建,输入图像的离散编码,输出文本token。前向传播过程为: # in easynlp/appzoo/text2image_generation/model.py def forward(self, inputs): x = inputs['image'] ...
.reshape(-1), shape=bhwc)x = self.first_stage_model.decode(quant_z)return x# sample为训练阶段的结果生成,与预测阶段的generate类似,详解见下文generateindex_sample = self.sample(z_start_indices, c_indices,steps=z_indices.shape[1],...)x_sample = self.decode_to_img(index_sample, quant_z...