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BN融合:就是在推理过程中将Bn层和conv层的参数进行融合,两层融合为一层: BN参数刚好可以每次都融合到每个 channel的scale里,对性能几乎不会产生影响。而对于per-tensor来说每个通道的BN参数不一样,如果想要直接融合进 scale里面,就变成了通道数个scale_k,如果选一个最大的scale_k,性能就会崩坏。意思是说per-tens...
第二,bn在relu之前还是之后貌似结果差别不大,翻了下原始论文,猜测作者应该是先对sigmoid做了实验,把BN放在了之前,然后relu就直接follow之前的做法了。 第三,需要理解bn的作用在于通过平滑隐藏层输入的分布,帮助随机梯度下降的进行,缓解随机梯度下降梯度衰减的情况。从这个角度来说,前和后应该是都能起到作用的。 2 ...
由于实际 inference 的时候,BN 是 folding 到 Conv 中的,因此在量化训练的时候也需要模拟这个操作,得到新的 weight 和 bias,并用新的 Conv 估计量化误差来回传梯度。 Conv与ReLU合并 在量化中,Conv + ReLU 这样的结构一般也是合并成一个 Conv 进行运算的,而这一点在全精度模型中则办不到。 在之前的文章 中...
在TensorRT中会对网络结构进行垂直整合，即将 Conv、BN、Relu 三个层融合为了一个层，即CBR融合 在BN层中，首先对输入 进行归一化（ 输入张量的均值， 输入张量的方差），然后对归一化的结果进行比例缩放和位移。 [1] [2]展开可得：带入替换后可得：此时可以将BN层视为一个1x1卷积层。BN...
self.bn_module = bn_module self.qw = QParam(num_bits=num_bits) 这个模块会把全精度网络中的 Conv2d 和 BN 接收进来,并重新封装成量化的模块。 接着,定义合并 BN 后的 forward 流程: def forward(self, x): if hasattr(self, 'qi'): self.qi.update(x) x = FakeQuantize.apply(x, self.qi)...
关于bn和relu的相对顺序网上的见解不一致,但在resnet、mobilenetv2、detectron2、maskrcnn_benchmark见到的都是conv+bn+relu的顺序,没见过conv+relu+bn的顺序,遂感到很疑惑,于是上网上查了一下。 从数据饱和区的角度讲有比较好的讨论,即如果先进行relu,那么在bn的时候有些单元已经失活了,造成bn不稳定,影响模型性...
Conv+BN+Relu 结构在主流卷积神经网络模型中Conv+BN+Relu是一种常见的模型结构。在模型推理和训练中,BN层往往与其他层合并,以减少计算量。模型解析node_of_325[TRT] Parsing node: node_of_325 [Conv] [TRT] Searching for input: 324 [TRT] Searching for input: layer1.0.conv1.weight [TRT] node_of_...
这个模块会把全精度网络中的 Conv2d 和 BN 接收进来,并重新封装成量化的模块。 接着,定义合并 BN 后的 forward 流程: defforward(self,x):ifhasattr(self,'qi'):self.qi.update(x)x=FakeQuantize.apply(x,self.qi)ifself.training:# 开启BN层训练y=F.conv2d(x,self.conv_module.weight,self.conv_modu...
关于bn与relu的顺序的问题 关于bn和relu的相对顺序⽹上的见解不⼀致，但在resnet、mobilenetv2、detectron2、maskrcnn_benchmark见到的都是conv+bn+relu的顺序，没见过conv+relu+bn的顺序，遂感到很疑惑，于是上⽹上查了⼀下。从的⾓度讲有⽐较好的讨论，即如果先进⾏relu，那么在bn的时候有些单元...