网站被别人做镜像,wordpress关闭在线修改主题,网站建设文档,百通互联网站建设目录 前言1. YOLOv7-QAT流程2. QAT训练流程 前言 手写 AI 推出的全新 TensorRT 模型量化实战课程#xff0c;链接。记录下个人学习笔记#xff0c;仅供自己参考。 该实战课程主要基于手写 AI 的 Latte 老师所出的 TensorRT下的模型量化#xff0c;在其课程的基础上#xff… 目录 前言1. YOLOv7-QAT流程2. QAT训练流程 前言 手写 AI 推出的全新 TensorRT 模型量化实战课程链接。记录下个人学习笔记仅供自己参考。 该实战课程主要基于手写 AI 的 Latte 老师所出的 TensorRT下的模型量化在其课程的基础上所整理出的一些实战应用。 本次课程为 YOLOv7 量化实战第四课主要介绍 YOLOv7-QAT 量化 课程大纲可看下面的思维导图 1. YOLOv7-QAT流程
我们在之前的内容中完成了 PTQ 量化整个的流程和代码的编写工作PTQ 流程大致可以分为两个
一个是没有经过敏感层分析的流程模型数据加载 ➡ 手动/自动插入 QDQ ➡ 标定 ➡ 导出 PTQ
另一个是有经过敏感层分析的流程模型数据加载 ➡ 手动/自动插入 QDQ ➡ 标定 ➡ 敏感层分析 ➡ 关闭敏感层量化 ➡ 导出 PTQ
而 QAT 与 PTQ 量化的最大区别是多了 FintuneQAT 的流程是模型数据加载 ➡ 手动/自动插入 QDQ ➡ 标定 ➡ 敏感层分析 ➡ 关闭敏感层量化 ➡ 导出 PTQ ➡ Finetune ➡ 导出 QAT
下面我们就根据上面 QAT 的流程来编写代码完成 QAT 量化工作的实现
2. QAT训练流程
To be continue…
