【文件属性】：
文件名称：pytorch_quantization:Dorefa量化的pytorch实现
文件大小：847KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-15 16:08:48
imagenet resnet quantization nvidia-dali dorefa
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
【文件预览】：
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()
--------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)