我正在按照指南对我的模型执行量化不幸的是,我的模型包含一个无法量化的层(重标度层)。为了说明这一点,我使用quantize_annotate_layer只标记其他层进行量化。我通过调用这个代码来做到这一点:
def apply_quantization_to_non_rescaling(layer):
if not isinstance(layer, tf.keras.layers.Rescaling):
print('=> NOT Rescaling')
return tfmot.quantization.keras.quanti
$ python
Python 2.7.3 (default, Apr 19 2012, 11:28:02)
[GCC 4.5.3 20120403 (ALT Linux 4.5.3-alt3)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> g = 1.175
>>> "%0.2f" % g
'1.18'
>>> g =
我刚刚开始使用Keras/Tensorflow,我正在尝试重新训练和量化int8 a MobileNetV2,但是我得到了以下错误:
ValueError: Quantizing a tf.keras Model inside another tf.keras Model is not supported.
我跟踪这个来绕过量化步骤,但是我不确定我到底做了什么不同的事情。
IMG_SHAPE = (224, 224, 3)
base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE,
考虑以下Python3片段:( mac上的Python3.7.7)
>>> from decimal import Decimal as d
>>> zero = d('0')
>>> one = d('1')
>>> for q in range(10):
... one.quantize(d('10') ** -q)
...
Decimal('1')
Decimal('1.0')
Decimal('1.00')
Dec
我想量化一个DenseNet模型。我使用的是Tensorflow 2.4。 import tensorflow_model_optimization as tfmot
model = tf.keras.applications.DenseNet121(include_top=True,weights=None,input_tensor=None,input_shape=None,pooling=None,classes=1000)
quantize_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model
model = quantize_model(
以下字段用于将货币格式化为小数点两位(量化)。您可以看到它返回存储的十进制的<decimal>.quantize(TWOPLACES)版本。然而,当我在Django管理中看到这个时,它不会这样做。如果我将50放入一个正在使用CurrencyField()的字段并在管理中查看它,我将得到50 vs 50.00。为什么会这样呢?
from django.db import models
from decimal import Decimal
class CurrencyField(models.DecimalField):
"""
Only
我希望能够在Python中比较小数。为了用钱来计算,聪明的人告诉我使用小数而不是浮点数,所以我就这么做了。但是,如果我想验证一个计算产生了预期的结果,我该如何去做呢?
>>> a = Decimal(1./3.)
>>> a
Decimal('0.333333333333333314829616256247390992939472198486328125')
>>> b = Decimal(2./3.)
>>> b
Decimal('0.6666666666666666296592325124947
我使用的是TensorFlow版本: 2.3.0和Python3。我正在实验量化一个修剪和训练的康维-2 CNN模型。模型结构为: conv、->、conv、->、max池、->、密集->、密集->输出为CIFAR-10。你可以看到木星-笔记本。
经过修剪和训练的模型存储在变量"pruned_model“中。用于量化的步骤如下:
# Save the entire pruned and saved model-
pruned_model.save("Conv2_Pruned")
# Dynamic range quantization-
我为python中的图像抖动编写了一个代码,它可以很好地处理一些图像,但是对于一些图像,它在白色区域生成不必要的颜色。
#IMAGE DITHERING BASED ON Floyd-Steinberg METHOD
#author : bharath kotari
#date :18-1-2018
import cv2
import numpy as np
def set_pixel(im,x,y,new):
im[x,y]=new
def quantize(im):
for y in range(0,height-1):
for x in range
我正在使用TensorFlow的量化感知训练API,并希望部署一个具有任意位宽的模型。由于tflite部署只支持8位量化,因此我将使用自定义推理算法进行部署,但我仍然需要访问正确大小的模型权重。
目前,在使用量化感知训练之后,我的模型仍然是浮点型的,就我所见,访问量化权重的唯一方法是将模型转换为tflite格式。但是,当使用实验函数时,这是不可能的。
下面是我的量化配置类:
class Quantizer(tfmot.quantization.keras.QuantizeConfig):
# Configure how to quantize weights.
def
我只是想知道是否有人对如何改进这段代码有什么建议。我的目标是让它尽可能的具有python风格,因为我正在努力学好python。这个程序运行得很好,但是如果你看到任何你认为可以改进的东西(不是主要的变化,只是基本的“我是python新手”之类的东西),这个程序请让我知道。
#!/usr/bin/python
from decimal import *
print "Welcome to the checkout counter! How many items are you purchasing today?"
numOfItems = int(raw_input())
看看Decimal,我试着将pi转换成各种精度。我可以使用下面的前两个选项调用pi.quantize(),但是它会引发第三个选项的InvalidOperation。pi的精度远远低于.
from decimal import Decimal
pi = Decimal('3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445'
'923078164062862089986280348253421170679')
print(pi) # prints same a