随机梯度下降法是一种具有大量超参数的学习算法。通常会使初学者感到困惑的两个超参数: Batch大小和Epoch数量,它们都是整数值，看起来做的事情是一样的。在这篇文章中，您将发现随机梯度下降中Batch和Epoch之间的差异。阅读这篇文章后，你会知道：·随机梯度下降是一种迭代学习算法，它使用训练数据集来更新模型。·批量大小是梯度下降的超参数，在模型的内部参数更新之前控制训练样本的数量。·Epoch

一般来说，推理过程中，权重值的数量远小于激活值，仅仅对权重执行量化的方法能带来的压缩力度和加速效果都一般。浮点数=量化缩放scale 因子 *量化定点数， 量化的过程就是得到一个最优的scale（实数和整数的对应关系）和zero point (表示实数中的0经过量化后的对应整数)去取代浮点数， 这个任务就落到了怎么去选最优的量化阈，量化阈就是上面说的阈值 当S取大时，可以扩大量化域，但同时，单个I

【代码】模型部署二 、模型导出方法。

模型转换支持多维度动态batch设置。

一般来说，推理过程中，权重值的数量远小于激活值，仅仅对权重执行量化的方法能带来的压缩力度和加速效果都一般。浮点数=量化缩放scale 因子 *量化定点数， 量化的过程就是得到一个最优的scale（实数和整数的对应关系）和zero point (表示实数中的0经过量化后的对应整数)去取代浮点数， 这个任务就落到了怎么去选最优的量化阈，量化阈就是上面说的阈值 当S取大时，可以扩大量化域，但同时，单个I

概述保存视频的每一帧，每一个像素没要必要，而且也是不现实的，因为这个数据量太大了，以至于没办法存储和传输，比如说，一个视频大小是 1280×720 像素，一个像素占 12 个比特位，每秒 30 帧，那么一分钟这样的视频就要占 1280×720×12×30×60/8/1024/1024=2.3GB 的空间，所以视频数据肯定要进行压缩存储和传输的。而可以压缩的冗余数据有很多，从空间上来说，一帧图像中的

模型部署

【代码】模型部署二 、模型导出方法。

一般来说，推理过程中，权重值的数量远小于激活值，仅仅对权重执行量化的方法能带来的压缩力度和加速效果都一般。浮点数=量化缩放scale 因子 *量化定点数， 量化的过程就是得到一个最优的scale（实数和整数的对应关系）和zero point (表示实数中的0经过量化后的对应整数)去取代浮点数， 这个任务就落到了怎么去选最优的量化阈，量化阈就是上面说的阈值 当S取大时，可以扩大量化域，但同时，单个I

Cheese 允许用户访问自己的webcam并能够轻松播放视频，sudo apt-get install cheese之后，虚拟机->可移动设备->webcam-HD连接设备，terminal输入cheese ，正常情况下是可以打开笔记本摄像头的，有时cheese出来的视频窗口是黑屏的，怎么回事？在Vmware Workstation的“虚拟机”->“虚拟机设置”->“..