神经网络图优化与量化模拟

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#人工智能 #神经网络 #深度学习 #算法

文章探讨了神经网络计算图的优化技术，包括算子融合如conv+add，常量折叠和矩阵乘拆分等策略，以提升计算效率。同时，提到了数据类型的cast转换和联合节点在多平台兼容性中的重要性，提供了量化模拟的练习内容。

神经网络图优化与量化模拟

计算图

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计算加速

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合并之后的算子

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常见融合演示

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常量折叠

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相邻矩阵乘

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矩阵乘拆分

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conv+add

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量化练习

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其中cast做数据类型转换int-》float

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联合节点

导出的格式要适配多个平台

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练习

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灰色的为关闭

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