Build the Neural Network — PyTorch Tutorials 2.1.1+cu121 documentation https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/buildmodel_tutorial.html 先上代码: 这是原文Model Layers模块之前部分的代码,复制到一起,运行。 首先是一堆import,但是这段代码实际用到的只有 torch 和 torch.nn。 然后,查看设备,这里的...
AI代码解释 # build_model模块importtorch.nnasnnimporttorchimporttorchvision.modelsasmodelsimportloss # 指的是上文中已经写好的loss模块 device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#选择运行设备,如果你的电脑有gpu就在gpu上运行,否则在cpu上运行 vgg=models.vgg19(pretrained=True).fea...
最后setInt8Calibrator 把标定的数据信息塞进去就完成了,那其他的流程就和之前的一模一样,然后在模型序列化后把 calibrator 的数据缓存下来,这个就是 build model 中 int8 量化所做的事情,那推理其实和 fp32 没有任何区别。 那再实际的使用过程中其实 fp16 用得更多一些,int8 可能用的比较少,但是现在来看的话...
1, bias=False) ) def build_model2(): model =torch.nn.Sequential() model.add_...
_modules[key] = value # 修改前 def build_model(model): return model # 修改后 def build_model(model): return _replace_relu(model) Step2:算子折叠 算子折叠是将模型的多个层合并成一个层,一般用来减少计算量和加速推理。对于量化感知训练而言,算子折叠作用是将模型变“薄”,减少中间计算过程的误差积累...
构建模型(Build Model) 训练(Train) 测试(Test) 不过在这之前我们需要构建一个utils.py文件,其中包含着三个工具方法: plot_curve(loss_list)方法绘制损失函数曲线; plot_image(x, label, name)方法显示 6 张手写数字图片以及对应的数字标签; one_hot(label, depth = 10)方法将 0~9 的数字编码标签转换为 ...
需要构造一个只包含前向的 ResNet101InferenceGraph：class ResNet101InferenceGraph(oneflow.nn.Graph): def __init__(self): super().__init__() self.model = resnet101_graph.model def build(self, input): return self.model(input) inference_graph = ResNet101InferenceGraph()并...
recentcall last): build graph failed,graph id: ret:-1[FUNC:BuildModelWithGraph[FILE:ge_generatorcc[LINE:1615] [Build][SingleModelcall ge interface generator.BuildOpModel failed. ge result = 4294967295[FUNC:ReportCallErrorFILE:log
self.model = build_model(self.cfg) self.model.eval() checkpointer = DetectionCheckpointer(self.model) checkpointer.load(cfg.MODEL.WEIGHTS) self.aug = T.ResizeShortestEdge( [cfg.INPUT.MIN_SIZE_TEST, cfg.INPUT.MIN_SIZE_TEST], cfg.INPUT.MAX_SIZE_TEST ...
rknn.export_rknn('./model.rknn') 在上面的代码中,我们首先初始化了一个RKNN对象。然后,我们使用load_pytorch()方法加载了PyTorch模型,并指定了模型的输入大小。接下来,我们使用build()方法构建了RKNN模型,并启用了量化(quantization)以提高模型的推理速度。最后,我们使用export_rknn()方法将RKNN模型导出为一个文件...