scale_factor (float or Tuple[float]): 尺度因子,可以是一个浮点数或包含两个浮点数的元组。 mode (str, optional): 插值模式,可以是 'nearest', 'linear', 'bilinear', 'bicubic', 'trilinear', 'area' 中的一个。默认为 'nearest'。 align_corners (bool, optional): 是否在计算插值时保持角点对齐。
scale_factor):super().__init__()self.gate_conv = nn.Conv2d(gate_in_channel, gate_in_channel, kernel_size=1, stride=1)self.residual_conv = nn.Conv2d(residual_in_channel, gate_in_channel, kernel_size=1, stride=1)self.in_conv = nn.Conv2d(gate...
这个映射过程一般用下面的公式来表示: Q = round(scale factor * clip(x,α,β))+ zero point 这个公式中:x 代表需要量化的数,也就是量化对象,是个浮点型数据。Q代表量化后的数,是个整型数据。公式涉及到3个操作,round操作,clip操作和 scale factor 选取。以及需要确定的值α,β,是clip操作的上下界,称为...
确定scale factor是各种量化方法的差异点。 动态量化的关键思想是,对于激活来说,我们将会根据运行时观察到的数据范围来确定scale factor。 这样可以确保 "调整 "比例因子,从而尽可能多地保留每个观测数据集的信号,而模型参数在模型转化过程中是已知的,他们提前转化并存储成INT8形式。 量化模型中的算术是使...
FP32 Tensor (T) = scale_factor(sf) * 8-bit Tensor(t) + FP32_bias (b):T=sf*t 论文首先提出了一个对称量化和非对称量化的概念,即在公式中的bias,在nvidia的文章中,bias=0(在他的文章中提到并不需要偏置)就是对称量化的概念,0量化后还是0; bias不等于0的情况就是非对称量化,但是这其中需要注意...
可以给出scale_factor或目标输出大小来计算输出大小(不能同时给出两者)。 参数说明: size: (intorTuple[int] orTuple[int,int] orTuple[int,int,int],optional) – output spatial sizes scale_factor :(floatorTuple[float] orTuple[float,float] orTuple[float,float,float],optional) – multiplier for spa...
true ROT_FACTOR: 45 SCALE_FACTOR: 0.3 SCALE_RATE: 1.25 JOINT_IDS: [ ] FLIP_PAIRS: [ ] SKELETON: [ [ 0, 1 ], [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 3, 4 ], [ 0, 5 ], [ 5, 6 ], [ 6, 7 ], [ 7, 8 ], [ 5, 9 ], [ 9, 10 ], [ 10, 11 ], [ 11, 12 ], [ 9...
UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2), # [, 64, 96, 96] nn.Conv2d(64, 32, 3, 1, 1), # [, 32, 96, 96] nn.ReLU(), nn.BatchNorm2d(32), nn.Conv2d(32, 3, 3, 1, 1), # [, 3, 96, 96] nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): encoder = self.Encoder(x) decoder = ...
如果设置为False,则输入和输出张量由它们的角像素的角点对齐,插值使用边界外值的边值填充;当scale_factor保持不变时,使该操作独立于输入大小。仅当使用的算法为'linear','bilinear', 'bilinear'or'trilinear'时可以使用。默认设置为False 注意: 使用mode='bicubic'时,可能会导致overshoot问题,即它可以为图像生成负值...
loss 乘 scale factor s 反向传播(FP16 的模型参数和参数梯度), 此时 gradients 也是 FP16 参数梯度乘 1/s 利用FP16 的梯度更新 FP32 的模型参数 在MMCV 中使用 AMP 分成两种情况: 在OpenMMLab 上游库例如 MMDetection 中使用 MMCV 的 AMP 用户只想简单调用 MMCV 中的...