AdaQuant：改进训练后神经网络量化：分层校准和整数编程 本文是以色列理工学院与英特尔联合提出的基于PTQ的神经网络量化技术，并且提出了不同复杂度下的量化策略方案与基于整数编程的混合精度搜索。...论文信息 摘要 训练后量化方法使用简单，并且只需要少量未标记的校准集，因此引起了相当大的关注。在没有明显过拟合的情况下，这个小的数据集不能用于微调模型。相反，这些方法仅使用校准集来设置激活的动态范围。...方法 在大多数训练后量化设置中，会提供一个模型和一个小的未标记校准集。为了避免过度拟合校准集，大多数研究仅将其用于提取网络的内部统计信息，然后将其用于设置量化参数。...但是，量化后比特宽度的减少会导致模型的内部统计数据与全精度模型的统计数据进一步偏离。为了补偿这种偏差，应该更新 BN 统计信息。...尽管还有其他训练后量化技术可以与我们的方法潜在地结合起来，例如偏差校正，均衡和离群的信道拆分，但是，并没有必要。
优化模型以缩减尺寸、延时和功耗，使准确率损失不明显 为何应使用训练后整型量化 我们之前发布的“混合”训练后量化方法可在许多情况下减少模型大小和延迟时间，但却必须进行浮点计算，这可能不适用于所有硬件加速器...，可让用户使用已经过训练的浮点模型，并对其进行充分量化，仅使用 8 位带符号整数（即“int8”）。...与量化感知训练相比，此工具更易于使用，并可在大多数模型中实现出色的准确率。目前可能仍存在需要进行量化感知训练的用例，但我们希望随着训练后工具的不断改进，这种情况会越来越少。...我们希望尽可能简化量化方法。因此，我们很期待能够通过某种方法在训练后实现模型的量化！但是，我们也明白，某些模型在通过量化进行训练时已经拥有最佳质量。所以，我们也在致力开发量化感知训练 API。...同时，我们也鼓励您尝试使用训练后量化法，因为它也许能满足模型的所有需求！ 文档和教程 您可以在 TensorFlow 网站上找到关于训练后整型量化、新量化规范以及训练后整型量化教程的详细信息。
本文发现，这不是最佳的量化策略。本文提出了 AdaRound，一种用于训练后量化的更好的权重舍入机制，它可以适应数据和任务损失。...AdaRound 不仅比舍入取整有显著的提升，而且还为几种网络和任务上的训练后量化建立了新的最新技术。...动机 为了直观地了解为什么四舍五入可能不是最佳选择，让我们看一下在扰动预训练模型的权重时会发生什么。 表示神经网络展开的权重参数。∆w 表示很小的扰动，而 ，， 表示要最小化的任务损失。...随机舍入与四舍五入对比 方法 在本节中，提出AdaRound，这是一种用于训练后量化的新舍入程序，在理论上是有充分根据的，并且在实践中显示出显着的性能改进。本文从理论上分析由于量化引起的损失。...对于收敛的预训练模型，可以安全地忽略梯度项对（4）中的优化的影响。进一步简化为： ?
基本思路 大家好，今天给大家分享一下如何把Keras框架训练生成模型部署到OpenVINO平台上实现推理加速。...要把Keras框架训练生成的h5模型部署到OpenVINO上，有两条技术路线： 选择一： 把预训练权重文件h5转换pb文件，然后再转为OpenVINO可以解析的IR文件 选择二： 把预训练权重文件h5转为...然后我从github上找了个Keras全卷积语义分割网络的源码库，下载了预训练模型，通过下面的几行代码完成了从h5权重模型文件到ONNX格式文件的转换 # Load model and weights...(model, model.name) keras2onnx.save_model(onnx_model, "D:/my_seg.onnx") 运行上面的代码就会生成ONNX格式的模型文件，ONNX格式转换成功...这里唯一需要注意的是，Keras转换为ONNX格式模型的输入数据格式是NHWC而不是OpenVINO预训练库中模型的常见的输入格式NCHW。运行结果如下 ?
本文链接：https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/101285133 1 量化为PB格式模型 从官方提供的tensorflow版本与编译工具版本中选择...bazel版本下载，各个版本的Tensorflow与各个编译环境映射表如下。...，从https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/tag/0.19.2 下载0.19版本的bazel，这里我们在linux平台下安装，因此选择bazel-0.19.2...bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph 1.3 执行转换量化命令 将导出的pb模型执行模型量化转换，以tensorflow_inception_graph.pb...TFLite格式模型 除了使用transform_graph工具对pb模型进行量化转换外，还可以使用TFLite对模型进行量化处理，但是需要注意的是，使用TFLite转换得到的量化模型是tflite结构
：使用 Sequential() 搭建模型 Sequential 是实现全连接网络的最好方式。...中文文档中的说明：Keras 函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。...，利用接口可以很便利的调用已经训练好的模型，比如像 VGG，Inception 这些强大的网络。...更多详见：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/functional_API/#functional 2.编译创建好的模型 网络模型搭建完后...epochs: 指定训练时全部样本的迭代次数，为整数。
我一直在探索深度学习的一个用例是使用Python训练Keras模型，然后使用Java产生模型。...GitHub：https://github.com/bgweber/DeployKeras/tree/master 模型训练 第一步是使用Python中的Keras库训练模型。...Java安装程序 要使用Java部署Keras模型，我们将使用Deeplearing4j库。它提供了Java深度学习的功能，可以加载和利用Keras训练的模型。...要在张量对象中设置一个值，需要向张量传递一个提供n维索引的整数数组，以及要设置的值。由于我使用的是1维张量，因此数组长度为1。 模型对象提供predict 和output方法。...这篇文章展示了，用Python中Keras库训练的神经网络可以使用Java中的DL4J库进行批量和实时的预测
笔者先学的caffe，从使用来看，keras比caffe简单超级多，非常好用，特别是重新训练一个模型，但是呢，在fine-tuning的时候，遇到了很多问题，对新手比较棘手。...中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0 一、Application的五款已训练模型...+ H5py简述 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune。.... 3、H5py简述 ======== keras的已训练模型是H5PY格式的，不是caffe的.caffemodel h5py.File类似Python的词典对象，因此我们可以查看所有的键值： 读入...，得到的notop_model就是没有全连接层的模型。
笔者先学的caffe，从使用来看，keras比caffe简单超级多，非常好用，特别是重新训练一个模型，但是呢，在fine-tuning的时候，遇到了很多问题，对新手比较棘手。 ...中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0 一、Application的五款已训练模型...+ H5py简述 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune。.... 3、H5py简述 ======== keras的已训练模型是H5PY格式的，不是caffe的.caffemodel h5py.File类似Python的词典对象，因此我们可以查看所有的键值：...，得到的notop_model就是没有全连接层的模型。
Keras 模型有两种模式：训练和测试。 而正则化机制，如 Dropout 和 L1/L2 权重正则化，在测试时是关闭的。 此外，训练误差是每批训练数据的平均误差。...由于你的模型是随着时间而变化的，一个 epoch 中的第一批数据的误差通常比最后一批的要高。另一方面，测试误差是模型在一个 epoch 训练完后计算的，因而误差较小。
向AI转型的程序员都关注了这个号 YOLOV7目标检测模型在keras当中的实现 支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪...model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。 classes_path指向检测类别所对应的txt。 完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。...开始网络训练 训练的参数较多，均在train.py中，大家可以在下载库后仔细看注释，其中最重要的部分依然是train.py里的classes_path。...修改完classes_path后就可以运行train.py开始训练了，在训练多个epoch后，权值会生成在logs文件夹中。...model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。 classes_path指向检测类别所对应的txt。 完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。
量化模型是模型压缩的其中一种算法，但在训练量化模型的时候，训练过程和模型训练结果会因为量化本身的离散性而产生一种模型权重振荡现象(Weight Oscillation Phenomenon)。...我们的工作发现了现在主流的模型权重量化方法LSQ(Learned Step Size Quantization)会加剧权重振荡现象，导致训练过程的导数不稳定，和使得模型收敛到不好的local minima...文章首先发现，现在主流的量化算法LSQ(Learned Step Size Quantization)中的learnable scaling facor会加剧模型训练时的权重振荡现象，并在下图中视觉化了...出于好奇，我们可视化了收敛后的模型，并发现模型的权重会蜷缩在量化临界点(Quantization Threshold)附近，因此在最后收敛的过程会使得权重来回在相邻的量化节点跳动，使得模型无法收敛。...我们追踪了这些靠近量化临界点的权重，并发现这些权重的组成并不是固定的，而是随着训练的过程会不段变动，换句话说，不段的有权重进入靠近临界点的区间，也不断的有权重离开。
模型剪枝删除模型中不重要的连接或神经元，以减少计算和存储复杂度，同时尽量保持模型性能。知识蒸馏使用大型复杂模型（教师模型）的输出训练较小的模型（学生模型），以实现性能与轻量化的平衡。...import keras as sparsityimport numpy as np# 加载预训练模型model = load_model("pretrained_model.h5")# 量化模型converter...Optimize.DEFAULT： 这是一个优化选项，表示默认执行模型量化，将浮点权重转换为更小的整数格式（如 8 位整型）。效果： 通过量化，模型的存储大小可以减少约 4 倍，同时计算效率显著提升。...量化后的模型通常适用于低性能硬件环境（如微控制器、树莓派等）。注意点： 量化可能会略微降低模型的精度，但对性能要求较高的边缘设备来说，这是一个合理的折中。2....： 该模型相对简单，仅包含一个卷积层和一个全连接层，适合边缘设备。
参考现有的中文医疗模型：MedicalGPT、CareGPT等领域模型的训练流程，结合ChatGPT的训练流程，总结如下： 在预训练阶段，模型会从大量无标注文本数据集中学习领域/通用知识；其次使用{有监督微调...训练流程的四个阶段，分别如下： 预训练(pre-training，pt)，基于基座模型，经过海量中文医疗预料训练，得到领域适配的ChatGLM-6B。...一般在此阶段会使用特定的算法(DPO/PPO)来实现；引导优化后的大模型生成更符合人类偏好的内容。...总结 对于模型的微调，一开始我是想的太简单了，觉得只要按照基座官方模型文档调试即可；随着了解的深入与不断的学习，微调是个大工程而且对于领域模型来说，其训练流程：预训练 --> 监督微调 --> RHLF...参考：【中文医疗大模型】训练全流程源码剖析 转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote
某些样本的主题更多，但是训练集中的每个主题至少有10个样本 加载数据集 也是内置的数据集 In [1]: from keras.datasets import reuters In [2]: # 限制前...样本标签对应的是0-45范围内的整数： In [9]: train_labels[10] Out[9]: 3 数据向量化 In [10]: import numpy as np def vectorize_sequences...(test_data) 标签向量化-onehot 主要是有两种方法： 将标签列表转成整数张量 one-hot编码，分类编码的一种 In [11]: import numpy as np def to_one_hot...# 指定位置填充1 return results # 训练标签和测试标签向量化 one_hot_train_label = to_one_hot(train_labels) one_hot_test_label...网路在训练9轮后开始过拟合，重新训练一个新网络：共9个轮次 In [25]: import tensorflow as tf # add from keras import models from
某些样本的主题更多，但是训练集中的每个主题至少有10个样本 加载数据集 也是内置的数据集 [e6c9d24egy1h0t70a9nqrj21f607ijts.jpg] In 1: from keras.datasets...样本标签对应的是0-45范围内的整数： In 9: train_labels[10] Out9: 3 数据向量化 In 10: import numpy as np def vectorize_sequences...(test_data) 标签向量化-onehot 主要是有两种方法： 将标签列表转成整数张量 one-hot编码，分类编码的一种 In 11: import numpy as np def to_one_hot...# 指定位置填充1 return results # 训练标签和测试标签向量化 one_hot_train_label = to_one_hot(train_labels) one_hot_test_label...网路在训练9轮后开始过拟合，重新训练一个新网络：共9个轮次 In 25: import tensorflow as tf # add from keras import models from keras
为什么区分训练集和测试集 不应该将训练机器学习模型的同一批数据再用于测试模型!...模型在训练数据上的表现很好,并不意味着它在前所未见的数据上也会表现得很好,而且我们真正关心的是模型在新数据上的性能(因为已经知道了训练数据对应的标签,显然不再需要模型来进行预测)。...例如,模型最终可能只是记住了训练样本和目标值之间的映射关 系,但这对在前所未见的数据上进行预测毫无用处。 与 MNIST 数据集一样, IMDB 数据集也内置于 Keras 库。...网络可以描述为; 本次使用顺序模型进行编程． Keras构建网络 在 Keras 中有两类主要的模型：Sequential 顺序模型 和 使用函数式 API 的 Model 类模型。...('relu')) 在完成了模型的构建后, 可以使用 .compile() 来配置学习过程：选择损失函数和优化器。
Keras 模型中使用预训练的词向量 Word2vec，为一群用来产生词嵌入的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。...网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系。...https://zh.wikipedia.org/wiki/Word2vec 在这篇 [在Keras模型中使用预训练的词向量](https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest...模型 Tensorflow 提供了超级棒的可视化工具 TensorBoard，详细的介绍请看 - TensorBoard: Visualizing Learning Keras 模型记录训练进度到 Tensorboard...模型路径> 参考 Vector Representations of Words 在Keras模型中使用预训练的词向量 TensorBoard: Embedding Visualization
该方法的有效性在多个基准模型和数据集上得到验证，其性能优于SOTA的后训练量化算法。...通过将浮点数操作调整为整数或位操作，量化权重和输入可以加快推理速度。在NLP中已经有一些基于Transformer的模型的训练感知量化方法。...后训练量化是一种有效的模型压缩技术，它可以直接量化神经网络模型，而无需进行微调。大多数现有的后训练量化方法是为卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN）设计的。...在本文中，作者研究了具有混合精度的视觉Transformer模型的后训练量化方法，以获得更高的压缩比和加速比。...Results and Analysis Image classification 从上表可以看出，基于分类任务，在多个模型和多个数据集上，本文的后训练量化方法都优于其他后训练量化方法。
研究者最终依赖于两种技术，这两种技术都推广到其他模型。 1.大量修剪层和权重。 2.通过量化将32位浮点权重转换为8位整数。 修剪策略 卷积神经网络通常包含在训练期间调整的数百万甚至数亿个权重。...训练每个配置，我们可以绘制模型的速度和大小与它的准确性之间的权衡。...量化过程将这些浮点权重中的每一个映射到具有较低位宽的整数。从32位浮点权重到8位整数可以将存储大小减少4倍。...结论 研究者使用两种简单的技术将风格迁移神经网络的大小减少了99.9％。用简单的宽度乘数超参数修剪层，并且训练的权重从32位浮点数量化到8位整数。将来，这些方法可能会推广到其他神经网络。...对于图像识别这样的更可量化的任务，极端修剪后性能可能明显下降。
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