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open("D:/sfz/tf_sfz/model25.tflite","wb").write(tflite_model_quant) train_images不知道它是什么，我只知道选择有代表性的数据的一部分What类型的train_images是它吗?你能修改一下代码吗？
浏览 77提问于2020-09-10得票数 0
我有意将布尔值数组转换为整数，但我得到了以下警告：我不想要的。代码如下所示：其中A和B都是大小为(n,1)的整数数组。B将填充从0到3的整数。我需要在类似A = (B.eq.1)的东西中再次使用这种类型的命令，我需要A是一个整数数组，其
浏览 2提问于2015-07-21得票数 2
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是否有一种使用AVX2和SSE将较大整数类型向下转换为较小整数类型(当然是截断)的有效方法？我正在寻找仅使用AVX2和/或SSE指令完成相同任务的方法。非常感谢。
为了澄清，我以后
浏览 18提问于2022-01-22得票数 0
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动态范围量化
、、、
用于动态范围量化的tensorflow文档指出：我感到困惑的是，如果在推理时将权重转换为float32，那么量化是如何完成的呢？
浏览 3提问于2021-07-25得票数 0
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我目前正在测试与TensorFlow Lite转换的CNN推理的延迟时间。我正在测试两个具有相同架构的CNN(我正在用Windows操作系统在我的笔记本上测试它们)：
第一个模型:使用TensorFlow优化的TFLite模型及其权重量化(使用Python进行转换，用tensorflow.lite.Optimize.DEFAULT量化)。第二个模型:使用TensorFlow优化
浏览 2提问于2021-02-04得票数 0
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我试图将我的神经网络的权重和偏差量化为16位整数格式。其原因是在CCS中使用这些数组在MCU上对网络进行编程。尽管我遵循了使用TensorflowLite进行训练后量化的过程，并获得了转换为uint8格式的结果，但我不知道如何才能实现16位格式的量化。当我阅读tensorflow页面上可用的方法时，我确实看到了这样一种情况:它们使用16*8方法，
浏览 11提问于2021-12-22得票数 0
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是否有可能重新量化已经量化的模型？
我有一些模型，我已经训练与量化感知训练(QAT)与全整数量化。但是，我没有为GPU代表团提供这些模式。是否有一种方法，使我已经拥有的模型与Float16量化，以便能够运行他们与GPU代表。
浏览 2提问于2020-08-20得票数 0
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在SSE (AVX)中同时处理整型和浮点型时，将所有整型转换为浮点型并只处理浮点型是一种好的做法吗？因为在那之后我们只需要几条单指令多指令集指令，我们需要使用的是加法和比较指令(<, <=, ==)，我希望这个转换应该完全保留。
浏览 2提问于2012-02-25得票数 2
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因此，我将其转换为tensorflow-lite，并应用混合训练后量化(据我所知，这是唯一的方法，因为我无法访问训练数据)。Invalid model: model.tflite你知道我的问题是什么吗？
浏览 3提问于2019-08-11得票数 2
我正在使用python并尝试使用矩阵转换，但我不能没有循环，我使用的是numpy，是否有任何解决方案仅使用矩阵操作或向量化函数？
到这个
浏览 3提问于2018-03-28得票数 1
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C和C++函数double floor(double arg) (在cmath和math.h中定义)返回不大于arg的最大整数值。使用AVX指令向量化最有效的方法是什么？本质上，我想要的是是否有必要转换为整数和返回？
浏览 2提问于2016-02-29得票数 3
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我一直在使用Tensorflow的TFLite研究量化。据我所知，量化我的模型权重是可能的(这样它们将使用更少4倍的内存存储)，但这并不意味着模型不会将其转换为浮点数来运行它。我还了解到，要仅使用int运行我的模型，我需要设置以下参数： converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT
浏览 68提问于2020-04-07得票数 3
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.")))+" " + $F{unitaDiMisura}如果文档中的用户数字"1“显示"1,00”，则使用此字符串。
浏览 4提问于2020-11-25得票数 0
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我从下载了一个量化的移动网络，这个图包含了训练过程中的假量化节点，以模拟测试时间输出。我想从这个网络的最后一点卷积层收集输出。量化冻结模型包含额外的fc，softmax等层，对我的应用程序没有任何用处。
我有下面的代码来加载图表。output = graph1.get_tensor_by_name('prefix/MobilenetV1/MobilenetV1/Conv2d_13_pointwise/C
浏览 1提问于2018-04-30得票数 1
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我遇到了一个问题，我将keras模型转换为tensorflow lite格式，但是一旦我这样做了，转换后的模型的精度就会显着下降。该模型是一个相当简单的自然语言处理模型。在转换之前，模型的准确率约为96%，但一旦转换为tensorflow lite格式(没有任何优化)，准确率就会下降到20%左右。这是一个可笑的性能下降，所以我想知道这是可能发生的事情，还是我做错了什么？我在运行debian的beag
浏览 149提问于2021-01-15得票数 3
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我试图在python中将一个整数数组转换为它们的二进制表示。我知道原生python有一个名为bin的函数。Numpy也有类似的功能：numpy.binary_repr。问题是，这些方法中没有一个是向量化的方法，就像它们一次只取一个值一样。因此，为了转换整个输入数组，我必须使用for循环并多次调用这些函数，这不是很有效。在没有for-循环的情况下，有任何方法来执行此转换吗？这些函数有任何向量化
浏览 1提问于2018-07-23得票数 3
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我目前正在使用TensorFlow Lite，我试图理解 (DRQ)和 (FIQ)的区别。据我所知，在第一种情况下，只有权重被量化，而在第二种情况下，权重和激活(输出)都被量化。关于权值的量化，是简单地从float32转换到int8，还是进行另一种操作？同样，为什么需要一个有代表性的数据集来量化FIQ中的激活？最后，在中，您可以读到这句话：“在推理时，权重从8位精度转换为浮点，并使用</em
浏览 2提问于2021-02-08得票数 0
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到目前为止，我使用了munkres，但是仅结果所使用的内存量(15000 x 15000 x sizeof of (Float))就太大了。我的下一个赌注是拍卖算法，但我不确定它是否符合我的标准。可能有只出现在一侧的元素。最优和简单的实现方案是可取的。我只需要一个正确的方向，非常感谢。
浏览 3提问于2017-09-27得票数 0
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在应用训练后量化后，我定制的CNN模型被缩小到原来大小的1/4 (从56.1MB减少到14 my )。我将将要预测的图像(100x100x3)作为ByteBuffer字节放入100x100x3=30,000中。这使我怀疑转换后的tflite模型仍然是浮点数格式。这是预期的行为吗？我怎样才能像在中一样，从TensorFlow官方存储库中获得一个量化的模型，以获取8点精度的输入图像？在示例代码中，用于输入Byt
浏览 1提问于2018-10-17得票数 2
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我在CSV中有一个数据集，它是一组键值对，数据集很大，值是整数和短字符串(即不是长文本，而是关键字)的混合，我想使用Mahout的聚类算法来处理它。问题在于将此CSV转换为可由Mahout使用的向量。我一直在读"Mahout In Action“，似乎有两种矢量化选择，一种是通过Mahout的DenseVector、RandomAccessSparseVector和SequentialAccessSparseVector实现
浏览 1提问于2013-01-09得票数 2
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