在Python中遇到quantize_dynamic() got an unexpected keyword argument 'optimize_model'的错误,通常意味着在调用quantize_dynamic()函数时,错误地传入了一个该函数不支持的参数optimize_model。以下是一些解决此问题的步骤: 确认quantize_dynamic()函数的定义及其参数列表: 首先,需要确认quantize_dynamic()函数的来源和定...
The key idea with dynamic quantization as described here is that we are going todetermine thescale factorfor activations dynamically based on the data range observed at runtime. This ensures that the scale factor is “tuned” so that as much signal as possible about each observed dataset ...
structDML_DYNAMIC_QUANTIZE_LINEAR_OPERATOR_DESC{constDML_TENSOR_DESC *InputTensor;constDML_TENSOR_DESC *OutputTensor;constDML_TENSOR_DESC *OutputScaleTensor;constDML_TENSOR_DESC *OutputZeroPointTensor; }; 成员 InputTensor 类型:constDML_TENSOR_DESC* ...
函数原型 calibration_model = quantize_model(config_file, modfied_onnx_file, record_file, model, input_data, input_names=None, output_names=None, dynamic_axes=None) 参数说明 参数名 输入/返回值 含义 使用限制 config_file 输入 用户生成的量化配置文件,用于指定模型network中...
vector将元素复制到内部的dynamic array中,元素之间总是存在某种顺序,所以vectors是一种有序群集(ordered collection)。vector支持随机存取,因此只要知道位置,你可以在常数时间内存取任何一个元素。vector的迭代器是随机存取迭代器,所以STL的任何算法都可以奏效。
vector将元素复制到内部的dynamic array中,元素之间总是存在某种顺序,所以vectors是一种有序群集(ordered collection)。vector支持随机存取,因此只要知道位置,你可以在常数时间内存取任何一个元素。vector的迭代器是随机存取迭代器,所以STL的任何算法都可以奏效。大小(Size)和容量(Capac...
针对ScaleTensor 和 ZeroPointTensor中的对应元素,对 InputTensor 中的每个元素执行以下线性量化函数,将结果置于OutputTensor的相应元素中。 复制 // For uint8 output, Min = 0, Max = 255 // For int8 output, Min = -128, Max = 127 f(input, scale, zero_point) = clamp(round(in...