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我们正在考虑将量化感知训练用于一个研究项目，以确定训练期间量化对收敛速度和运行时间的影响。尽管我们还不完全相信这是正确的工具。请您澄清以下几点: 1)如果一个层在量化感知训练期间被量化，这意味着输入和权重被量化，包括激活函数在内的所有操作都被量化，然后在返回之前，输出被反量化到与下一层兼容的精度。这种理解正确吗?2) Tensorboard profiler兼容性? 3)原则上，量化感知训练是否会在您的一般经验的训练过程中导致加速，或
浏览 22提问于2020-06-19得票数 0
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我有一个量化模型，现在我想提取量化线性层的参数，并手动实现前向。我搜索源代码，但只找到这个函数。有人能给我一个后，量化线性的前向是如何定义的？
浏览 5提问于2022-05-03得票数 1
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我知道有些指令可以矢量化，而另一些指令则不能，所以我想确保：同样，这一行占用了运行时的大约50%，因为我是在一个非常大的矩阵上这样做的。我可以给出更多关于我为什么要这样做的信息，但只需说明这是必要的，尽管我可以在必要时重构内存(例如，如果可以将其向量化，我可以以sum(A(ir,i1:i2))的形式进行求和。tsum = 0.0d0tvec(1:tn) = A(i1:i<e
浏览 8修改于2015-08-27得票数 7
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我在想，把我的前道具矢量化是否会让它更快。我目前的前向道具代码是： for i in range (self.dimensions[1]): for i in range (self.dimensions[2]self.sigmoid(np.dot(self.secon
浏览 2提问于2020-08-10得票数 1
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当尝试让循环自动向量化时，我见过这样的代码：{ { }在需要restrict关键字的地方，可以向编译器保证指针别名，这样它就可以向量化循环void addFP(int N, float *in1, float *in2
浏览 1提问于2015-03-17得票数 3
tensorflow_model_optimization as tfmot这将向图中添加假量化节点此外，当我在this C++ 中运行这个量化模型时，我看到它在推理过程中也运行假量化节点。此外，它还对各层之间的激活进行了量化和量化。这是C++代码输出的一个示例：
投入:1节点1运算符内置代码
浏览 10提问于2020-06-17得票数 5
[0] = in_array1[x]; out_array[2] = in_array3[index];}for (int x = 0; x < width; ++x)，它告诉我，由于错误代码1200，内部循环无法向量化。错误代码1200声明：
循环包含循环携带的
浏览 4修改于2013-04-18得票数 4
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我试图将这段Python (或一些小改动后的Matlab )代码矢量化，这是有向图的和聚合。for j in range(batchSize): localSum[j,receivers[j,i],0:2]+=(localFeature[j,i,0:2])非常感谢:)
浏览 8提问于2021-12-05得票数 0
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下面的代码片段是我提出的代码的非矢量化版本。这里，a是长度(int)，第一和第二是两个输出数组。second[index] = j; }
}first = [0,0,0,1,1,2]second = [1,2,3,2,3,3]
现在，我想在AVX2中完全实现这一点(这是一种矢量化的方式)。最终，该函数将运行在整个in数组上，该数组将向函数提供变量a，输出数
浏览 0修改于2018-05-25得票数 0
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我不明白为什么VisualC++不能自动矢量化这个循环.有什么想法吗？testvec.cpp:12: info C5002: loop not vectorized due to reason '1200'
double
*const p1 = (dou
浏览 1提问于2013-12-22得票数 7
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我没有看到为什么as 2012的C++编译器不能自动向量化循环代码？原因1200在MSDN中记录为：
这种具有本地分配和相同指针类型的最小测试用例仍然无法
浏览 1修改于2012-12-23得票数 12
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我正在使用急切的模式量化。然而，我想跳过一些层从量化。我正在学习教程
无法使用“aten：：_slow_conv2d_forward”后端的参数运行“QuantizedCPU”。如果我正确理解的话，这是因为qconfig = none的层在接收量化数据的同时，也在等待去量化的数据。有没有一种方法，我可以添加指令，在层之前去量化数据，在层之后，在循环中量化数据？_.qconfig = torch.quantization.
浏览 30修改于2022-06-23得票数 0
我用不同的优化级别(为了教学目的)基准不同的矩阵乘法形式，我在gcc自动矢量化中发现了一种奇怪的行为。当数组是参数时，它无法向量化(请参阅mxmp)，但是当数组是全局变量时，它能够向矢量化(参见mxmg)。gcc版本7.4.0 (Ubuntu 7.4.0-1 ubuntu1~18.04.1)，但行为与较早的gcc版本相同#define N 1024研究组装代码时，gcc能够自动对mxmg (当数组是全局变量)进行自动矢量化，但却无法
浏览 3修改于2019-06-20得票数 0
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[2] frozen_graph_file = # path to frozen graph (.pb file)[5] 'TFLite_Detection_PostProcess:1',
[6] 'TFLite_Detection_PostProcess:2'tflite_model_qu
浏览 28提问于2020-09-07得票数 0
我正在使用K-均值进行主题建模，使用Word2Vec，并想了解向矢量化到，比方说，10个维度的含义，反对将其嵌入200个维度，然后使用主成分分析将其降至10。第二种方法有意义吗？
浏览 2提问于2022-04-04得票数 1
我想迭代量化我的模型。这意味着在通常用training_step实现的正常训练循环之后，我希望迭代量化一些参数，并重新训练模型几个步骤。
我真的不明白在Lightning中如何做到这一点。我可以向类中添加一个新的实例，但之后我必须自己重新编写训练循环？
浏览 12提问于2020-05-13得票数 0
如果我有其中每个条目对应于矩阵的一行。向val vec = Array(1,4,2,5,3,6)矢量化(按列排列)最有效的方法是什么？
我目前正在实现的是val vec = A.transpose.flatten。这是最有效的方法吗？
浏览 1提问于2016-05-16得票数 1
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通过基准测试，我发现这正在阻止我的代码矢量化，即使我正在使用适当的C-大步访问元素。我担心的是，我还读过这样的间接索引通常不会发生向量化，比如稀疏矩阵的公共压缩行
浏览 1提问于2015-12-03得票数 2
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我有以下问题，如果可能的话，我想在R中用data.table向向量表示。由于R对于for循环来说是相当慢的，我认为在我的例子中，矢量化是必须的(超过500次观测)。下面，我展示了一个我想要向量化的虚拟例子。Principal = c(100, 200), Deduction = c(2,对于A人，我会得到: 100，(100 -2(扣减))* (1 + 0.02 (利息))。这将导致以下意
浏览 1提问于2018-09-27得票数 0
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我有一个for循环，它需要花费很长的时间来计算(因为它涉及到长的向量)，我希望如果我向向量化，它会更快，但是我不知道怎么做。问题是取一个M+N1大小的向量A，构造一个大小为N的新向量B，其中第一个元素是A的第一个M元素之和，第二个元素是A的元素2到M+1等。在for循环中，我编写for i=1:Nend
你有办法把这个矢量化吗？
浏览 0提问于2014-04-04得票数 1
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