Keywords: 模型压缩(Model Compression),模型加速(Model Acceleration),二值化网络(Binary Network),量化模型(Quantized Model) 随着神经网络深度增加,网络节点变得越来越多,规模随之变得非常大,这是对移动硬件设备非常不友好的,所以想要在有限资源的硬件设备上布置性能良好的网络,就需要对网络模型进行压缩和加速,其中量化...
量化过程仿真 # test.txt'''6.468220949172973633e-015.735226869583129883e-014.028628170490264893e-012.773767113685607910e-011.976977288722991943e-011.340526342391967773e-023.269323706626892090e-021.063252091407775879e+003.696101605892181396e-01-5.115184187889099121e-02-3.909524083137512207e-01-1.125499725341796875e+00-9.269567728042602539...
这个Calibration是整个量化的主流程,整体流程可以归纳为: fake quant weight,对原有的模型进行假量化,就是将模型的权重用MAX_ABS量化到int8,再从int8反量化到float类型。这里是为了统计的激活值的范围更精确。 将假量化模型和浮点模型的tensor放入两个不同的map 2.3 离线量化 整体流程: 给假量化模型传入图片,更新...
离线量化:离线量化是指提前确定好激活值的量化参数S和Z。这样,在实际推理时就可以直接使用这些预计算好的参数,而不需要动态计算,从而提高了推理速度。 离线量化通常采用以下几种方法来确定量化参数: 指数平滑法:将校准数据集送入模型,收集每个量化层的输出特征图,计算每个batch的S和Z值,并通过指数平滑法来更新S和Z...
不管是哪种量化方式,代码都差不多。 第一步,也就是模型,没啥可说的。 第二步,qconfig,该步骤目的是设置模型量化的方式,通过插入两个observer来监测activation与weight。同时由于推理平台的不同,pytorch的量化配置也不相同。 官网上也都有介绍。 第三步,prepare,将每个可支持量化的模块插入Observer,收集数据并进行量...
7、基于支持回归向量机SVR的时间序列预测模型(全字幕)-matlab程序详细讲解 5040 1 20:54 App 6、基于BP神经网络的多输出回归预测模型(全字幕)-matlab程序详细讲解 9843 -- 25:40 App 1、多元线性回归预测代码讲解(全字幕) 4720 1 23:34 App 3、基于bp神经网络的时间序列的预测模型(全字幕)-matlab程序详细...
// 做空再次入场代码: If(bShortStoped && MarketPosition==0 && Low<=LowerBand && Low < LowerAfterEntry && Time < LastTradeMins/100 && bInBoardRange==false) { MyPrice = Min(LowerAfterEntry,LowerBand) - MinPoint; If(Open < MyPrice) MyPrice = Open; ...
#格式化代码函数def rename_stock_type_1(self,stock='600031'):''' 将股票类型格式化 stock股票代码 1上海 0深圳 '''ifstock[:3]in['600','601','603','688','510','511','512','513','515','113','110','118','501'] or stock[:2]in['11']: marker=1else: marker=0returnmarker,st...
If(Open < MyPrice) MyPrice = Open; Sell(Lots,MyPrice); } } 下面是做空的止损代码: Else If(MarketPosition==-1) { StopLine = AvgEntryPrice+DayOpen*StopLossSet*0.01; If(High >= StopLine) { MyPrice = StopLine; If(Open > MyPrice) MyPrice = Open; BuyToCover(Lots,MyPrice); } }©...