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RSS订阅原创 计算模型的FLOPs
为了探究影响模型运行时间的变量，之前运用了参数量做标准 参数量在TF框架下还是很容易计算的 TF框架下运用 tf.keras.models.Model().summary() 就能一键生成包含模型的layers，output，parameters的报告 为了探究其他标准用于反映模型的运行时间，我们在网上找到了三个标准： 参数量（parameters） 浮点运算次数（FLOPs） 内存访问次数（MAC） 这次我们就来探究FLOPs对模型latency的影响 一上来先踩坑 TF2.X取消了Profiler接
2020-07-21 16:56:57
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转载 可视化工具Tensorboard
https://blog.youkuaiyun.com/duanlianvip/article/details/98498826 https://blog.youkuaiyun.com/duanlianvip/article/details/98590013?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.
2020-07-17 16:45:54
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原创 关于TensorFlow量化转换器
tf.lite.TFLiteConverter TensorFlow的量化转换器可以很方便的将tf的模型量化成8bit/16bit的模型 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) # This enables quantization converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT] converter.target_spec.supported_types = [tf.i
2020-07-16 14:50:05
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原创 MobileNet V2在Coral Dev Board的部署过程
MobileNet V2在Coral Dev Board的部署过程 基于google给出的训练自己的模型的示例 https://colab.research.google.com/github/google-coral/tutorials/blob/master/retrain_classification_ptq_tf2.ipynb#scrollTo=RwywT4ZpQjLf 把一个模型部署到coral的edgeTPU的流程是这样的： 1， 用Tensorflow 2.0建立模型 2， 用某个数据集对模型
2020-07-13 22:00:05
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空空如也
空空如也
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