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精度 VS 效率：模型越小，精度就一定越低吗？

剪枝 缩小模型的第二种技术是剪枝。剪枝包括评估模型中权重的重要性，并删除那些对整体模型精度贡献最小的权重。...这里也有一些技术可以对模型进行更多的优化。通常，模型的权重存储为 32 位浮点数，但对于大多数应用程序，这远比所需的精度高。我们可以通过量化这些权重来节省空间和时间，同时对精度产生最小的影响。...在一篇精彩的测评文中，Krishnamoorthi 测试了许多量化方案和配置，以提供一组最佳实践： 结果如下： 后训练通常可以应用到 8 位，模型减小 4 倍，模型精度损失小于 2% 训练感知量化，以最小的精度损失将位深度减少到...—Peter Warden 在 TensorFlow Dev Summit 2019 上如是说 为了证明普通人也可以完成这件事情，我冒昧地创建了一个小的 17KB 风格的传输模型（https://heartbeat.fritz.ai...Model Optimization Toolkit（https://www.tensorflow.org/model_optimization） Keras Tuner — Hyperparameter

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    TensorFlow 模型优化工具包：模型大小减半，精度几乎不变！

    近日，TensorFlow 强势推出能将模型规模压缩却几乎不影响精度的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。小体积、高精度，还能够有效的改善 CPU 和硬件加速器延迟。...图 1 IEEE 754 标准下 binary16 的格式 训练后的 float16 quantization 减少了 TensorFlow Lite 模型的大小（高达 50％），同时以少量的精度损失为代价...它将模型常量（如权重和偏差值）从全精度浮点（32 位）量化为减少精度的浮点数据类型（IEEE FP16）。...训练后的 float16 quantization 是量化 TensorFlow Lite 模型很好的方法，因为它对精度的影响极小并且能够使得模型大小显著减小。...图 4 不同模型下精度损失测试结果 如何使用 float16 quantization 工具 用户可以在 TensorFlow Lite converter 上指定训练后的 float16 quantization

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    图解｜低精度定时器原理

    在 Linux 内核中，有两种类型的定时器：高精度定时器 与 低精度定时器。低精度定时器基于硬件的时钟中断实现的，其定时周期的粒度为 1/HZ ms。...可能有读者会问，既然有了高精度定时器，那么低精度定时器是否可以废弃呢？答案是否定的，主要原因是使用高精度定时器的成本比低精度定时器要高。所以，如果对时间精度不是非常敏感的话，使用低精度定时器更合适。...本文主要介绍 Linux 内核中的低精度定时器的原理与实现。...将到期指针移动到下一个位置 tv->index = (tv->index + 1) & TVN_MASK; } 总结 本文主要介绍低精度定时器的实现，低精度定时器是一种比较廉价（占用资源较低）...的定时器，如果对定时器的到期时间精度不太高的情况下，可以优先使用低精度定时。

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    模型压缩一半，精度几乎无损，TensorFlow推出半精度浮点量化工具包，还有在线Demo

    鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。 ?...有了它，就能在几乎不损失模型精度的情况下，将模型压缩至一半大小，还能改善CPU和硬件加速器延迟。 这一套工具囊括混合量化，全整数量化和修剪。 ? 如何量化模型，尽可任君挑选。...top5，fp16模型的精度损失都小于0.03%。...小体积，高精度，有什么理由不试试半精度浮点量化工具呢？ 便捷使用 想要把你训练过的32位模型转成16位，操作并不复杂。只需设置两行关键代码。...在TensorFlow Lite converter上把32位模型的优化设置设为DEFAULT，然后把目标规范支持类型设置为FLOAT16： import tensorflow as tf converter

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    模型压缩一半，精度几乎无损，TensorFlow推出半精度浮点量化工具包，还有在线Demo

    点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 量子位 授权转载 近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。...有了它，就能在几乎不损失模型精度的情况下，将模型压缩至一半大小，还能改善CPU和硬件加速器延迟。 这一套工具囊括混合量化，全整数量化和修剪。 ? 如何量化模型，尽可任君挑选。...top5，fp16模型的精度损失都小于0.03%。...小体积，高精度，有什么理由不试试半精度浮点量化工具呢？ 便捷使用 想要把你训练过的32位模型转成16位，操作并不复杂。只需设置两行关键代码。...在TensorFlow Lite converter上把32位模型的优化设置设为DEFAULT，然后把目标规范支持类型设置为FLOAT16： import tensorflow as tf converter

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    低精度算术优化机器人定位效率

    低精度算术使机器人定位更高效通过为不同算术任务采用不同精度级别，可在不影响性能的前提下降低计算负担。同步定位与建图（SLAM）是自主移动机器人的核心技术。...其中一种技术是使用低精度浮点算术，即减少用于表示带小数点数字的位数。该技术在深度学习中很流行，将位数减半（从标准32位降至16位）可使计算效率翻倍，而对准确性影响很小。...但将低精度算术应用于SLAM更为复杂。基于深度学习的分类模型是离散值的，而SLAM涉及求解具有连续值函数的非线性优化问题，需要更高的准确性。...我们发现，为了匹配纯双精度解的准确性，以下两个组件必须在高于fp16的精度下计算：残差必须在单精度或更高精度下评估；x的更新（一个六自由度位置角度更新）必须在双精度下完成。...为了加速优化，我们不是以半精度计算矩阵-向量乘积，而是以半精度求解三角系统，保持所有其他操作在单精度。使用这种混合精度求解器，我们几乎可以匹配全精度求解器的准确性，同时平均减少26%的计算时间。

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    TensorFlow 模型剪枝

    我们了解到，剪枝是一种模型优化技术，包括去掉权重张量中不必要的值。这使模型更小且精度和基线模型非常接近。 在本文中，我们将通过一个示例来应用剪枝，并查看对最终模型大小和预测误差的影响。...---- 导入常见的模块 我们的第一步是导入模块: os 及zipfile 可以帮助我们评估模型的大小 tensorflow_model_optimization用于模型剪枝 load_model...加载保存的模型 当然还有tensorflow 和keras 最后，初始化 TensorBoard，这样我们就能将模型可视化: import os import zipfile import tensorflow...as tf import tensorflow_model_optimization as tfmot from tensorflow.keras.models import load_model from...mwitiderrick/Pruning-in-TensorFlowmwitiderrick/Pruning-in-TensorFlow 8-Bit Quantization and TensorFlow

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    TensorFlow模型持久化~模型加载

    前面介绍了模型的保存： [L1]TensorFlow模型持久化~模型保存 通过TensorFlow提供tf.train.Saver类提供的save函数保存模型，生成对应的四个文件，因为TensorFlow...1.模型载入 由于保存模型的时候TensorFlow将计算图的结构以及计算图上的变量参数值分开保存。所以加载模型我从计算图的结构和计算图上的变量参数值分别考虑。...仅加载模型中保存的变量 在[L1]TensorFlow模型持久化~模型保存中我们也提到了，add_model.ckpt.data-00000-of-00001文件是保存TensorFlow当前变量值，而...对于加载模型的操作TensorFlow也提供了很方便的函数调用，我们还记得保存模型时候将计算图保存到.meta后缀的文件中。那此时只需要加载这个文件即可： ?...有人会说在[L1]TensorFlow模型持久化~模型保存中不是说add_model.ckpt.meta文件保存了TensorFlow计算图的结构吗？

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    TensorFlow模型持久化~模型保存

    下面简单介绍通过tensorflow程序来持久化一个训练好的模型，并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型。简单来说就是模型的保存以及载入。...1 模型保存 下面用一个简单的例子来说明如何通过tensorflow提供的tf.train.Saver类载入模型： import tensorflow as tf #声明两个变量并计算他们的和 a...其实加不加都可以的，但是最好是还加上，因为Tensorflow模型一般都是保存在以.ckpt后缀结尾的文件中； 在代码中我们指定了一个目录文件，但是目录下会出现4个文件，那是因为TensorFlow会把计算图的结构和图上变量参数取值分别保存...当某个保存的TensorFlow模型文件被删除时，这个模型所对应的文件名也会从checkpoint文件中删除。这个文件是可以直接以文本格式打开的： ?...保存了一个新的模型，但是checkpoint文件只有一个 上面的程序默认情况下，保存了TensorFlow计算图上定义的全部变量，但有时可能只需要保存部分变量，此时保存模型的时候就需要为tf.train.Saver

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    TensorFlow (1) - 线性模型

    转载请说明出处：TensorFlow (1) - 线性模型 原作者：Magnus Erik Hvass Pedersen / GitHub / Videos on YouTube 需要导入的包 import...TensorFlow计算图 TensorFlow 使用计算图模型来构建神经网络。其主要流程是先建立好整个网络的计算图模型，然后再导入数据进行计算。...一个 TensorFlow 计算图包含以下几个部分： Placeholder: 占位符，用来读取用户输入与输出； Variable: 模型的变量，也称为参数，在计算过程中逐步优化...不同的是 Numpy 的计算是实时的，而 TensorFlow 只有在运行计算图时才会返回结果。 Cost Function 代价函数 代价函数用来评估模型的错误率。...这里使用基本的 GradientDescentOptimizer，学习率为 0.5，学习率越低收敛越快，学习率过高可能会导致不收敛。

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