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pytorch量化感知训练(QAT)示例---ResNet
pytorch量化感知训练(QAT)示例---ResNet
上传者:
cuihao1995
|
上传时间: 2022-02-21 09:28:49
|
文件大小: 9KB
|
文件类型: ZIP
QAT
量化感知训练
1. 训练浮点模型,测试浮点模式在CPU和GPU上的时间; 2. BN层融合,测试融合前后精度和结果比对; 3. 加入torch的量化感知API,训练一个QAT模型; 4. 保存定点INT8模型, 测试速度和精度; 5. 完成一致性对其,并保存int8模型。
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