DeepLabv3+训练模型学习总结 一.DeepLabs3+介绍 DeepLabv3是一种语义分割架构,它在DeepLabv2的基础上进行了一些修改.为了处理在多个尺度上分割对象的问题,设计了在级联或并行中采用多孔卷积的模块,通过采用多个多孔速率来捕获多尺度上下文.此外,来自 DeepLabv2 的 Atrous Spatial Pyramid Pooling模块增加了编码全局上下文的图像级特征,并进一步提高了性能. ASSP 模块的变化是作者在模型的最后一个特征图上应用全局平均池化,将生成的

模型量化 什么是量化 模型的weights数据一般是float32的,量化即将他们转换为int8的.当然其实量化有很多种,主流是int8/fp16量化,其他的还有比如 二进制神经网络:在运行时具有二进制权重和激活的神经网络,以及在训练时计算参数的梯度. 三元权重网络:权重约束为+1,0和-1的神经网络 XNOR网络:过滤器和卷积层的输入是二进制的. XNOR 网络主要使用二进制运算来近似卷积. 现在很多框架或者工具比如nvidia的TensorRT,xilinx的DNNDK,TensorFlow

1,概述 模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术,而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路.模型量化基本可以分为两种:post training quantizated和quantization aware training.在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口. 对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为: $r = S (q - Z)$ 上面式子中q为量化后的值,r为原始浮点值,S为浮点类型的缩放系数,Z为和q相同类型的表示r中0点的值.根据: $

deeplearning模型量化实战 MegEngine 提供从训练到部署完整的量化支持,包括量化感知训练以及训练后量化,凭借"训练推理一体"的特性,MegEngine更能保证量化之后的模型与部署之后的效果一致.本文将简要介绍神经网络量化的原理,并与大家分享MegEngine量化方面的设计思路与实操教程. 背景 近年来随着边缘计算和物联网的兴起与发展,许多移动终端(比如手机)成为了深度学习应用的承载平台,甚至出现了各式各样专用的神经网络计算芯片.由于这些设备往往对计算资源和能耗有较大限

TF的模型文件 标签(空格分隔): TensorFlow Saver tensorflow模型保存函数为: tf.train.Saver() 当然,除了上面最简单的保存方式,也可以指定保存的步数,多长时间保存一次,磁盘上最多保有几个模型(将前面的删除以保持固定个数),如下: 创建saver时指定参数: saver = tf.train.Saver(savable_variables, max_to_keep=n, keep_checkpoint_every_n_hours=m) 其中: sava

tensorflow模型量化/DATA/share/DeepLearning/code/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph \--in_graph=./model_resnet100.pb \--out_graph=/tmp/model_resnet100_quantized_graph.pb \--inputs=input0 \--outputs=fcblock/fc1/add_1 \--

CSS Flex 弹性盒模型布局教程 Flex 是 Flexible Box 的缩写,意为"弹性布局",用来为盒状模型提供最大的灵活性. flex布局就是给任何一个容器添加 display:flex 注:设为 Flex 布局以后,子元素的float.clear和vertical-align属性将失效. 注:Safari 6.1+(前缀-webkit-) iOS 7.1+(前缀-webkit-)最新flex 兼容性查看请点此处 最新Flex兼容性 Flex 容器 flex contain

CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和float16低精度数据类型表示.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储要求,以及功耗.在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.因此,量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 通常通过手工微内核,针对不同的工

在深度学习中,量化指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor,以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成的计算.这么做的好处主要有如下几点: 更少的模型体积,接近4倍的减少: 可以更快的计算,由于更少的内存访问和更快的int8计算,可以快2~4倍. 一个量化后的模型,其部分或者全部的tensor操作会使用int类型来计算,而不是使用量化之前的float类型.当然,量化还需要底层硬件支持,x86 CPU(支持AVX2).ARM CPU.Google TPU.Nvidia Volta

本文基本参考自这篇文章:8-Bit Quantization and TensorFlow Lite: Speeding up mobile inference with low precision 首先来一段keras dalao Francois Chollet的鸡汤: make it possible make it work make it efficient make it dependable and invisible move on to next layer and think

WDL 学习教程 推荐系统+WDL 教学视频: https://www.bilibili.com/video/av29905315/ WDL 模型介绍: https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/78171283 WDL 代码解释: https://chromium.googlesource.com/external/github.com/tensorflow/tensorflow/+/r0.10/tensorflow/g3doc/

keras 构建模型很简单,上手很方便,同时又是 tensorflow 的高级 API,所以学学也挺好. 模型复现在我们的实验中也挺重要的,跑出了一个模型,虽然我们可以将模型的 checkpoint 保存,但再跑一遍,怎么都得不到相同的结果. 用 keras 实现模型,想要能够复现,首先需要设置各个可能的随机过程的 seed,如 np.random.seed(1).然后分为两种情况: 代码不要在 GPU 上跑,而是限制在 CPU 上跑,此时可以自行设置 fit 函数的 batch_size 参数

将网络模型,图加权值,保存为.pb文件  write.py # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literals from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf import shutil import os.path export_dir = '../model/' if

参考 https://blog.csdn.net/xygl2009/article/details/80596392 https://blog.csdn.net/xsfl1234/article/details/67669707 https://www.jianshu.com/p/d2637646cda1 1 安装bazel https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html#install-with-installer-ub

在量化数据处理中,经常使用itertools来完成数据的各种排列组合以寻找最优参数 一.数据准备 import itertools items = [1, 2, 3] ab = ['a', 'b'] cd = ['c', 'd'] #1. permutations: 考虑顺序组合元素 for item in itertools.permutations(items): print(item) 返回 (1, 2, 3) (1, 3, 2) (2, 1, 3) (2, 3, 1) (3, 1, 2)

# -*- coding: utf-8 -*- # @Author: fangbei # @Date: 2017-08-26 # @Original: price_str = '30.14, 29.58, 26.36, 32.56, 32.82' price_str = price_str.replace(' ', '') #删除空格 price_array = price_str.split(',') #转成数组 date_array = [] date_base = 20170118 '''

模型优化工具包是一套先进的技术工具包,可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型.自推出该工具包以来,  我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性 (https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization). 最初,我们通过"混合运算"为训练后量化提供支持,该方法可量化模型参数(例如权重),但以浮点方式执行部分计算.今天,我们很高兴宣布推出一款新工具:训练后整型量化.整型量化是一种通用技术,

本文旨在将迁移学习训练好的模型基于tensorflow工具进行量化. 环境配置及迁移学习部分可参考博文[https://www.cnblogs.com/hayley111/p/12887853.html]. 首先使用如下workflow理解模型部署的过程,本文主要描述的是quant这一步. 1. 环境准备: 安装bazel bazel是一个开源的构造和测试工具,在EIQ中指定用tf配套版本的bazel进行构建.参照如下官方指导链接 [https://docs.bazel.build/versio

图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务,它意味着要将图片根据内容分割成不同的块.相比图像分类和检测,分割是一项更精细的工作,因为需要对每个像素点分类,如下图的街景分割,由于对每个像素点都分类,物体的轮廓是精准勾勒的,而不是像检测那样给出边界框. 图像分割可以分为两类:语义分割(Semantic Segmentation)和实例分割(Instance Segmentation),其区别如图所示. 可以看到语义分割只是简单地对图像中各个像素点分类,但是实例分割更进一步,需要区分开不同

迄今为止,Wish3D已经出品推出了7篇系列教程,从倾斜摄影的原理方法.采集照片的技巧.Smart3D各模块的功能应用.小物件的照片重建.大区域的地形重建到DSM及正射影像的处理生产,立足于建模软件的基本功能点和原始数据的采集,通过不同的重建目标,不同的生产目的多方位地介绍说明了Smart3D建模软件对倾斜摄影数据的处理生产过程.最后一篇讲述如何手动配置一个S3C索引,将处理完毕的倾斜摄影分块数据通过索引在Acute3D Viewer中加载出来. 此次根据群友实际生产当中遇到的实际问题,并受广泛

原文链接:https://www.elastic.co/blog/found-similarity-in-elasticsearch 原文 By Konrad Beiske 翻译 By 高家宝 译者按 该文虽然名为Elasticsearch中的相似度模型,实际上多数篇幅讲的都是信息检索邻域的通用相似度模型.其中涉及到具体实现的部分,Elasticsearch中相似度实际上是Lucene实现的,因此对于Lucene和Solr的开发者也具有参考意义. 导读 Elasticsearch当前支持替换默认