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介紹一下當(dāng)前量化方法的基本邏輯坡脐，概念但汞、目的隧饼、應(yīng)用場(chǎng)景及重要性 明確當(dāng)前量化所支持的算子范圍厉亏，支持模式的范圍京髓， 量化參數(shù)的介紹以及示例量化參數(shù)的示例弯汰， 一些基本的要求bias_...

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onnx simplifier（簡(jiǎn)稱 onnxsim）,onnxsim 本身只提供 constant folding/propagation（即消除結(jié)果恒為常量的算子）的能力...

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https://github.com/ZhangGe6/onnx-modifier/tree/master[https://github.com/ZhangGe6/onnx-...

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select.select() 是一個(gè)Python中的函數(shù)综慎，它允許程序監(jiān)視多個(gè)文件描述符，等待它們變得可讀酬姆、可寫(xiě)或者有錯(cuò)誤發(fā)生嗜桌。這個(gè)函數(shù)通常用于實(shí)現(xiàn)多路復(fù)用I/O，即同時(shí)處理...

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主要的一個(gè)思路在于 判斷輸入輸出的類型是否相同如果輸入是浮點(diǎn)，但輸出是量化壶唤，那么在這個(gè)op之前添加一個(gè)quant如果輸入時(shí)量化雳灵，輸出時(shí)浮點(diǎn)，那么在op之前添加dequant ...

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編譯的時(shí)候可能會(huì)遇到一個(gè)問(wèn)題闸盔， /bin/sh: 1: ../../bin/jsoncpp_test: Exec format error這個(gè)其實(shí)是交叉編譯引起的 可以看到里...

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ArmNN 主要處理的模型是Tflite模型悯辙，對(duì)onnx模型的支持不好，但提供了ONNX 模型解析的基礎(chǔ)框架迎吵，支持了少量的ONNX算子躲撰，想要支持更多的ONNX 算子，就必須自...

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tflite的算子沒(méi)有針對(duì)x86_64的平臺(tái)做優(yōu)化击费，所以跑的很慢拢蛋，可以試試使用arm的設(shè)備跑，或者調(diào)用xnnpack delegate 這套算子針對(duì)x86_64有優(yōu)化蔫巩，速度會(huì)快很多

TFlite 量化模型推理很慢

在PC上使用tflite 模型進(jìn)行推理谆棱，發(fā)現(xiàn)float模型跑起來(lái)很快，但是跑quant模型非常的慢圆仔，尤其是一些復(fù)雜模型垃瞧，這是因?yàn)?intel x86_64沒(méi)有對(duì)量化推理計(jì)算進(jìn)...

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1293 3 0

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adb shell input keyevent 120

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添加一個(gè)后端需要去繼承Backend抽象類，并實(shí)現(xiàn)所有純虛函數(shù)坪郭。 onCreate函數(shù)Backend需要通過(guò)onCreate為為每一個(gè)op創(chuàng)建出exection个从，一個(gè)exec...

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國(guó)內(nèi)的一些開(kāi)源鏡像站點(diǎn)? 阿里云開(kāi)源鏡像站：http://mirrors.aliyun.com/[http://mirrors.aliyun.com/]? 網(wǎng)易開(kāi)源鏡像站：h...