tensorflow量化

最新推荐文章于 2025-10-23 17:11:23 发布
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博客链接指向用TensorFlow量化神经网络的相关内容，涉及信息技术领域中机器学习方向，利用TensorFlow工具对神经网络进行量化操作。
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TensorFlow-v2.15

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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

TensorFlow量化指南
AI天才研究院
09-23 2654
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 TensorFlow是目前最流行的开源机器学习框架之一，它提供了基于图计算的模型训练能力、强大的可扩展性、灵活的数据输入管道等优点。然而，随着深度神经网络（DNN）的普及和计算机硬件的不断升级，传统的浮点运算已经无法满足复杂任务的高性能要求。为了解决上述问题，Te
深度学习模型量化实战：如何通过TensorFlow量化技术显著减小模型体积并加速推理
理论都是虚的，代码才是王道。
03-03 160
在深度学习领域，模型的体积和推理速度是两个非常重要的指标。随着模型复杂度的增加，模型的参数量也随之增加，导致模型体积庞大，推理速度变慢。这对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式设备）来说是一个巨大的挑战。为了解决这个问题，模型量化（Quantization）技术应运而生。量化技术通过将模型中的浮点数参数转换为低精度的整数，从而显著减小模型体积并加速推理速度。本文将详细介绍模型量化的原理、方法以及如何在TensorFlow中实现模型量化。
tensorflow 量化demo
12-11
tensorflow demo中以前版本支持的量化方式，在后续版本中被移除了。可用于学习如何量化，有一定价值。注意，之前该文件位于tensorflow-master/tensorflow/tools/文件夹下。 如果没有积分 可以私信我 我单独发给你
TensorFlow 量化投资分析
迈达量化的博客
03-09 1316
首先定义了输入特征和标签的占位符。然后，我们定义了模型的参数，包括权重和偏置。接下来，我们使用这些参数定义了模型的计算图，包括计算logits和预测值。然后，我们定义了损失函数和优化器，并使用优化器最小化损失函数。最后，我们使用训练好的模型进行预测。请注意，这只是一个简单的示例，实际的量化投资模型可能会更加复杂，并且需要根据具体的问题进行调整和优化。通过使用TensorFlow，可以灵活地构建和训练各种量化投资模型，从而实现更加智能化和自动化的投资决策。
TensorFlow从入门到实践:TensorFlow入门-构建与训练RNN模型
最新发布
WSSWWWSSW的博客
10-23 432
本文介绍了循环神经网络(RNN)及其改进模型LSTM和GRU的核心原理与应用。主要内容包括：1)RNN基础结构及其处理序列数据的优势；2)LSTM通过门控机制解决梯度消失问题，详细解析了遗忘门、输入门和输出门的计算过程；3)GRU简化LSTM结构，合并门控机制实现高效计算。文章提供了使用TensorFlow实现LSTM和GRU的代码示例，并附有结构图展示网络层级关系。这些模型在自然语言处理、时间序列预测等领域展现出强大能力，能够有效捕捉长距离依赖关系。
tensorflow模型量化篇（1）量化方法及动态范围量化
weixin_43490422的博客
03-18 6889
1 量化方法 在tensorflow官网中有两种类型的量化方法： 量化感知训练（Quantization aware training） 训练后量化（Post-training quantization） 这两种方法一种是在训练中量化，一种是训练后量化。 1.1 优缺点比较： 训练后：集成到tensorflow lite转换器中，迭代快、容易使用，但是模型精度损失较大。 训练过程中：基于Keras搭建。相对难以使用，需要更长的时间来重新训练模型，但对模型精度的保持比较好。 2 训练后量化 因为训练后
Tensorflow中采用的量化方案
Mingyong_Zhuang的技术博客
01-07 4965
Tensorflow中采用的量化方案摘要量化方案3. 实验4. 参考 摘要 本文根据google发表在cvpr2018上的量化文章《Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》讲解量化过程，该过程同时也是谷歌的Tensorflow Lite中使用的量化方法。...
tensorflow量化感知训练_量化训练：Quantization Aware Training in Tensorflow（一）
weixin_39978863的博客
12-19 554
本文的内容包括对神经网络模型量化的基本介绍、对Tensorflow量化训练的理解与上手实操。此外，后续系列还对量化训练中的by pass和batch norm两种情况进行补充解释，欢迎点击浏览，量化训练：Quantization Aware Training(二)。量化(quantized)，即将神经网络前向过程中浮点数运算量化为整数运算，以达到计算加速的目的。通常是指将float32转化为int...
tensorflow量化感知训练_TensorFlow模型量化
weixin_39617252的博客
12-19 513
HRNet人脸特征点检测模型的实现是在PC下完成的。但是实际生活中在手机上使用该功能的场景数不胜数：人脸解锁、人脸支付、短视频与直播人脸特效都能看到它的身影。与PC不同，手持设备在运算能力、存储容量、电能供应等方面无法与数百瓦特功率的台式机相比。因此，深度学习模型在移动终端运行需要经过特别的改造。TensorFlow当前提供了4种模型优化策略，他们是：训练后量化训练感知量化剪枝权重聚类本文内容涉及...
关于tensorflow量化
Loong Cheng的博客
08-15 308
tensorflow模型量化不并不提速，并且可能会降低速度。他只能压缩模型。 为什么不能提速?官方给的解释是，巴拉巴拉巴拉。。忘了。 量化有两种方式，tflite和pb两种保存方式。tflite是量化+轻量化；pb得格式是只量化（这种方法可能只在linux跑模型，win会报错。我是tf-1.15.0版本，win不行。）。 所以就是说，别去尝试手动自己写代码去量化了，就用官方得代码，压缩下模型就得了。 ...
python多变量非线性拟合_python实现多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)...
weixin_39794340的博客
12-04 1954
本文介绍如何使用python实现多变量线性回归，文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记现在对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(x1,x2,...,xn)表示为：引入x0=1，则公式转化为：1、加载训练数据数据格式为：X1,X2,Y2104,3,3999001600,3,3299002400,3,3690001416,2,232000将数据逐行读取，...
tensorflow模型优化--量化
hobertony_7的专栏
05-10 926
量化的概念： 量化(quantitative)，这里不是指金融上的量化交易，而是指离散化。量化是一个总括术语，是用比 32 位浮点数更少的空间来存储和运行模型，并且 TensorFlow 量化的实现屏蔽了存储和运行细节。 神经网络训练时要求速度和准确率，训练通常在 GPU 上进行，所以使用浮点数影响不大。但是在预测阶段，使用浮点数会影响速度。量化可以在加快速度的同时，保持较高的精度。 量化网络...
tensorflow的量化教程(2)
u012101561的博客
01-11 8014
Google提供的quantization-aware-trainning的量化训练方法,具体可以参考https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/quantize 对应的论文 https://arxiv.org/abs/1712.05877 还有这个白皮书 https://arxiv.or...
tensorflow模型量化篇（2）全整形量化及半浮点数量化、量化感知训练
weixin_43490422的博客
03-18 4569
文章目录1 全整形量化（Full integer quantization）1.1 训练一个keras模型并转换为tflite格式1.2 使用浮点回退量化（float fallback quantization）1.3 仅有integer的量化（integer-only quantization） 1 全整形量化（Full integer quantization） 在模型转换时将权重张量以及激活张量从32位浮点数量化为8bit整数 1.1 训练一个keras模型并转换为tflite格式 #数据预处理 tr
量化_深度学习
kyle1314608的博客
11-27 2033
、 一、模型量化的背景需求 Resnet-152神经网络的提出证明了越宽越深越大的模型往往比越窄越浅越小的模型精度要高，但是越宽越深越大的模型对计算资源要求更高，而现在模型应用越来越倾向于从云端部署到边缘侧，受限于边缘侧设备的计算资源，我们不得不考虑设备存储空间（storage）、设备内存大小（memory）、设备运行功耗（power）及时延性（latency）等等问题，特别是在移动终端和嵌入式设备等资源受限的边缘侧应用场景中更加需要我们进行优化。因此，为了解决此类问题模型量化应运而生，本篇我们将探讨模型量
tensorflow量化代码实现和实验
zc199329的博客
05-09 696
tensorflow量化代码实现和实验 tensorflow量化代码 1.构建float graph 按照tensorflow定义网络的方式定义网络结构，例如： batch_norm_params = {'is_training': is_training, 'center': True, 'scale': True,'epsilon':2e-5} with slim.arg_scope([slim.conv2d], padding='SAME',
Tensorflow模型量化(Quantization)原理及其实现方法
永远飞翔的鸟
07-28 1048
Tensorflow模型量化(Quantization)原理及其实现方法
tensorflow量化感知训练_tensorflow模型量化实例
weixin_39654352的博客
12-19 813
1，概述模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术，而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路。模型量化基本可以分为两种：post training quantizated和quantization aware training。在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口。对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为：$r = S (q - Z)$上面式子中q为量化后...
tensorflow 量化（转）
无尽的Bug
02-22 1192
段时间利用tensorflow的量化工具做了量化训练，精度损失很小，有时甚至比浮点模型精度更好一点，确实强大。利用tflite框架在3536上相比浮点模型有了3X左右的速度提升，现在做一个总结记录。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/quantize， 这是tensorflow的量化教...
TensorFlow量化教程：掌握模型压缩的关键技术
同时，描述中提到“如果之前该文件位于tensorflow-master/tensorflow/tools/文件下”，可能意味着该量化示例在新的TensorFlow版本中不再可用，或者位置有所变动，因此需要用户查看新版本的文档和源代码来获取新的...
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