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pytorch_quantization:Dorefa量化的pytorch实现
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2021-04-15
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Dorefa网 的pytorch实施 .The代码的灵感来自和 。 要求 python> 3.5 火炬> = 1.1.0 火炬视觉> = 0.4.0 每晚,未来(用于张量板) nvidia-dali> = 0.12(更快的 ) Cifar-10精度 从头开始训练量化模型 模型 W_位 一点点 加速器 网路18 32 32 94.71% 网路18 4 4 94.36% 网路18 1个 4 93.87% ImageNet精度 从头开始训练量化模型 模型 W_位 一点点 前1名 前5 网路18 32 32 69.80% 89.32% 网路18 4 4 66.60% 87.15% 用法 下载ImageNet数据集并将验证图像移动到带标签的子文件夹中。为此,您可以使用以下 训练模型 python3 cifar_train_eval.py pyt
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pytorch_quantization-master.zip (15个子文件)
pytorch_quantization-master
utils
bar_show.py 4KB
preprocess.py 7KB
models
test_fused_quant_model.py 6KB
resnet_imagenet.py 8KB
__init__.py 0B
model_utils
bn_fuse.py 3KB
__init__.py 0B
quant_dorefa.py 3KB
resnet_cifar.py 6KB
cifar_train_eval.py 7KB
doc
tensorboard.png 850KB
imagenet_dali_loader.py 7KB
LICENSE 1KB
imagenet_torch_loader.py 12KB
README.md 2KB
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