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：2024-05-05 09:55:28
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)