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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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TFLite_Detection_PostProcess:3'][9]tflite_model_quant_file, "wb") as tflite_file:
[18] tflite_file.write(tflite_model_quant) 在对模型进行量化时，我们通常会向模型提供一些校准数据，以确定激活范围，从而确定标度和零点。
浏览 28提问于2020-09-07得票数 0
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?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，或者这是不可能的，因为它只是一个模拟? 4)您能告诉我们如何向</e
浏览 22提问于2020-06-19得票数 0
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考虑以下职能： stopifnot(length(x) == 1)}> Vectorize(addAmount)(x = 7:9, amount = 3)到现在为止还好。Error: length(x) == 1 is not TRUE> Vectorize(add3)(x =
浏览 0修改于2017-07-11得票数 5
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：00BFE9B4 add ecx,4 00BFE9BA cmp ecx,edx 但基于循环的范围并不是：
00BFEAC6我真的很想使用新的语法，但是放松矢量化太糟糕了。循环的不同迭代相
浏览 1修改于2014-11-15得票数 10
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
我正在寻找一个矢量化的解决方案！例如，我有两个数组：val=[1 4 8 2 5 3 9 1 4 8因此，结果应该是一个具有：[2 5][1 4 8][6][1 4 8]我知道我可以循环从1到9的值，并在idx等于循环索引的时候使用horzcat，但是
浏览 3提问于2014-08-19得票数 3
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我正在使用gfortran和-mavx编译我的gfortran代码，并且已经验证了一些指令是通过objdump向量化的，但是我并没有得到我所期望的速度改进，所以我想确保下面的参数是向量化的(这条指令大约是运行时的如果没有向量化，如何强制矢量化？do ii = 1,tn
tsum = tsum + tvec(
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]):如果矢量化将使这更快，我将如何向量化呢？
浏览 2提问于2020-08-10得票数 1
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皮层-A9)。似乎有些操作是使用霓虹灯指令矢量化的，而其他操作则不是。不被向量化的运算:矩阵乘法。我在用-O3 -mcpu=cortex-a9 -mfpu=neon -mfloat-abi=softfp。谢谢。
浏览 2修改于2013-06-10得票数 0
我使用TensorFlow 2.1来训练具有量化感知训练的模型.tensorflow_model_optimization as tfmot这将向图中添加假量化节点这些节点应该调整模型的权重，这样它们就更容易被量化为int8，并且更容易处理int8数据。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
浏览 10提问于2020-06-17得票数 5
我有一个信号具有复杂的正态分布，均值为0，方差为1，我想用一个统一的量化器将它量化到512级。我用MATLAB生成信号的方式如下-我以下列方式将信号量化在范围内(-1，1)和512电平：这是量化这样一个信号的正确方法吗？
浏览 0修改于2015-09-25得票数 2
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使用当前的Tensorflow ，如何在推理过程中模拟每通道的量化？此将每层的量化定义为
.astype('float32')W1 = tf.get_variable('W1', 9,
浏览 1提问于2019-01-13得票数 2
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我听说向量化函数可以是一个解决方案，所以尝试用numpy来向量化我的函数，但是它不起作用。 return seq[::2], seq[1::2]([1, 5, 5, 1, 1], [1, 1, 5, 5, 1])import numpy as np
seq = ([1, 1, 5, 1, 5, 5, 1, 5, 1, 1], [2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 2], [6, 3, 9<
浏览 0修改于2017-05-23得票数 0
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使用索引列表和应用函数对numpy数组进行切片，是否可以对其进行矢量化(或者采用非向量化的方式)？向量化将是大矩阵的理想选择。np.array( [ 0, 1, 2, 3], [ 8, 9,
浏览 2修改于2017-10-02得票数 1
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我正在努力在Octave中进行一些基本的矢量化操作。 假设我实例化了一个10*10的矩阵A，我还实例化了一个向量x。x = [1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10] 我希望使用向量化操作，而不是使用for循环来填充空向量e. e = zeros(10,1)。for i = 1:10 v(i) = v(i) + A(i, j) * x(j);end 我已经研究了八度文档第19章关于向量化的内容，我相信唯一的答案是但我不确定是否存在其他选择来向量
浏览 4提问于2020-04-24得票数 0
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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在你试图自动向量化的循环中，std::unique_ptr可以用来代替restrict关键字吗？
浏览 1提问于2015-03-17得票数 3
我正在使用急切的模式量化。然而，我想跳过一些层从量化。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.get_default_qconfig("qnnpack") _.qconfig = None
量化代码prepa
浏览 30修改于2022-06-23得票数 0
首先，从用户体验的角度来看，向量化代码更简洁(代码更少，bug可能性更小)、更清晰(因此更易于调试)、更自然的代码编写方式(至少对于来自科学计算背景的人，Julia试图迎合他们)。好的，我知道矢量化代码会创建额外的临时代码，等等，但是向量化函数(例如，broadcast()、map()等)具有多线程的潜力，我认为多线程的好处可以超过时间性函数的开销和向量化函数的其他缺点，使它们比循环的正则函数更快在Julia中，当前向量化函数的实现是否在幕后进行隐式多线程处理？
如果没有，是否有工作/计划<em
浏览 0修改于2016-01-14得票数 14
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我正试图从零开始实现一个卷积神经网络，我无法弄清楚如何对rgb这样的三维多通道图像执行(矢量化)操作。因此，我想不出如何在整个数据集中实现这些网络的向量化操作。我已经实现了一个以三维矩阵为输入的网络，但现在我意识到它不能在整个数据集上工作，但我必须一次传播一个输入，我真的不知道conv网是否在整个数据集上向量化，如果是的话，我如何向化我的卷积网络来处理多通道图像
浏览 4修改于2017-08-22得票数 1
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