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pytorch 提供torch.quantization.quantize_dynamic函数,对模型中的某些层进行量化文章目录pytorch 提供torch.quantization.quantize_dynamic函数,对模型中的某些层进行量化1.初始化一个RNN模型,里面包含了LSTM层和全连接层,使用torch.quantization.quantize_dynamic对模型进行量化。2.
在Verilog中,数据类型'signed'扮演着重要的角色。它用于处理有符号数,为设计者提供了更丰富的表达能力和灵活性。本文将深入探讨Verilog中'signed'在乘法和加法运算中的作用及其用法,并使用无符号器件,搭建一个有符号的乘法器和加法器;
摘要本文以MNIST手写数字识别任务为例,使用FPGA搭建了一个LSTM网络加速器,并选取MNIST数据集中的10张图片,通过vivado软件进行仿真验证。实验结果表明,本文设计的基于FPGA的LSTM网络加速器可以完成图片分类任务,其准确率为90%(10张图片,1张分类错误)。本文主要分为四部分,第一章为LSTM硬件加速器的原理介绍,第二章为软件部分的程序设计思路,第三章为FPGA硬件部分的设计
pytorch的三种量化方式详解这篇博客详细介绍了pytorch官方教程提到的三种量化方式的原理,详细解释了三种量化方式的区别;1. 静态量化:torch.quantize_per_tensorscale (标度)和 zero_point(零点位置)需要自定义。量化后的模型,不能训练(不能方向传播),也不能推理,需要解量化后,才能进行运算详细的解释,参考这篇博客:静态量化2. 动态量化 : tor
python:flatten()参数详解这篇博客主要写flatten()作用,及其参数的含义flatten()是对多维数据的降维函数。flatten(),默认缺省参数为0,也就是说flatten()和flatte(0)效果一样。python里的flatten(dim)表示,从第dim个维度开始展开,将后面的维度转化为一维.也就是说,只保留dim之前的维度,其他维度的数据全都挤在dim这一维。比如一
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