Advertisement

PyTorch量化感知训练对比mnist分类：浮点训练与多bit后量化与多bit量化感知训练效果的比较。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过对PyTorch进行量化感知训练，并对比了浮点训练、多比特后量化以及多比特量化感知训练三种方法的性能表现，对MNIST分类任务进行了详细的评估。 旨在深入分析不同量化策略在提升模型效率和准确性方面的差异与优劣。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用PyTorch进行MNIST分类的量化感知训练 浮点训练与多bit后量化及多bit量化感知训练的效果比较
    优质
    本文探讨了在PyTorch框架下对MNIST数据集进行分类任务时，不同量化策略（浮点训练、多比特后量化和多比特量化感知训练）的性能差异。通过对比实验分析，为深度学习模型的高效部署提供了有价值的参考。 本段落对比了基于PyTorch的量化感知训练在MNIST分类任务中的效果，包括浮点训练、多bit后量化以及多bit量化感知训练之间的差异。通过这些不同的方法，可以评估哪种策略最适合模型压缩与加速的需求，在保持高精度的同时减少计算资源消耗。
     
  • PyTorch量化感知训练程序（打开Notebook）
    优质
    本教程介绍如何使用PyTorch进行量化感知训练(QAT)，以优化模型在低精度下的性能。点击开启互动教学。 PyTorch支持伪量化（权重以32位浮点数形式存储，但占用空间与8位整型数据相同）。通过将权重进行伪量化，并对伪量化后的模型进行量化感知训练，可以在使用32位浮点数进行训练的同时，使最终结果与采用8位定点数的结构保持一致。
     
  • 1-bit量化压缩感知_quantization-compressive-sensing.rar_1 bit压缩
    优质
    本资源提供了一种基于1-bit量化的压缩感知方法的研究与实现。通过将信号以最低限度的比特（仅1位）进行采样，有效降低了数据采集和处理的成本与复杂度。适合研究或工程应用中对高维稀疏信号的高效编码与传输需求。 大学大作业内容是关于量化压缩感知中的1-bit方法研究，包括FPC、AOP、CoSaMP等多种技术。
     
  • 利用Python代码对多层感知机(MLP)分类器进行训练与评估
    优质
    本项目运用Python编程语言实现并优化了多层感知机（MLP）分类模型，通过详细的实验设计对其性能进行了全面评估。 使用scikit-learn库中的MLPClassifier（多层感知器分类器）可以对MNIST手写数字数据集进行训练和评估。首先，需要导入必要的模块并加载数据集。接着，定义模型参数并对模型进行训练。完成训练后，可以通过测试数据来评估模型的性能，通常会计算准确率等指标以衡量分类效果。整个过程包括了从预处理到最终结果分析的一系列步骤，在机器学习项目中非常常见和实用。
     
  • PyTorch指定GPU训练和多GPU并行训练实例
    优质
    本教程深入讲解如何使用PyTorch进行特定GPU选择及多GPU环境下的模型训练，涵盖代码实现与优化技巧。 今天为大家分享一篇关于使用Pytorch进行指定GPU训练与多GPU并行训练的示例文章，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随本段落深入了解一下吧。
     
  • CLIP：语言与图像的对比预训练
    优质
    CLIP模型通过大量互联网文本-图像对进行训练，能够在仅使用语言指令的情况下实现高效的图像识别和理解，革新了多模态学习领域。 CLIP（对比语言－图像预训练）是一种在各种图像与文本对上进行训练的神经网络模型。它可以使用自然语言指示来预测给定图像最相关的文本片段，无需针对特定任务直接优化，类似于GPT-2和3的零射功能。我们发现，在ImageNet数据集上的“零镜头”性能方面，CLIP可以匹配原始ResNet50的表现，而不需要任何1.28M标记示例的数据训练，从而克服了计算机视觉领域中的几个主要挑战。 使用方法如下：首先安装torchvision和一些小的附加依赖项。在配备了CUDA GPU的机器上，请按照以下步骤操作： ``` conda install --yes -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=11.0 pip install ftfy regex tqdm pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git ```
     
  • fashion MNIST训练
    优质
    Fashion MNIST训练是指使用包含衣物图像数据集进行机器学习模型训练的过程，旨在提升模型在时尚物品分类上的识别精度。 fashion-mnist-train详细测试结果参考目录下的fashion_mnist.docx文件。本项目使用了三种机器学习分类器：随机森林、KNN和朴素贝叶斯，以及一个深度学习卷积网络结构（包含两层卷积层和一层全连接层）。数据集为fashion-mnist。 使用的工具包括sk-learn进行机器学习模型训练，并用pytorch在GPU上运行深度学习框架。以下是代码的运行流程： 1. 获取数据集：解压位于fashion_mnist目录下的fashion_mnist_data.zip，该文件包含四个文件，分别为训练集、测试集以及对应的标签。 2. 数据可视化和标签制作：执行make_data.py脚本，在fashion_mnist下生成训练集与测试集中图片的文件，并创建相应的标签数据。 3. 机器学习分类器性能评估：通过运行train_minst.py可以分别对三种不同类型的机器学习分类器进行性能测试。 4. 深度学习卷积网络模型验证：执行fashion_mnist_cnn.py脚本，可以通过改变超参数L来调整深度学习模型。
     
  • PyTorch预训练词向量使用详解
    优质
    本文详细讲解了如何在PyTorch中加载和使用预训练的词向量，包括GloVe和Word2Vec等模型，助力自然语言处理任务。 今天为大家分享一篇关于使用PyTorch预训练词向量的详细教程，内容具有很高的参考价值，希望能对大家有所帮助。让我们一起看看吧。
     
  • PyTorch FSRCNN预训练权重的训练与测试代码
    优质
    本项目提供了一套基于PyTorch框架下针对FSRCNN模型的预训练权重训练及测试代码，适用于图像超分辨率任务。 基于Pytorch平台的图像超分辨率深度学习模型FSRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。其中，评估代码能够计算RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。
     
  • 发型分类：定制高端模型与训练有素的EfficientNet比较
    优质
    本文探讨了不同类型的发型，并通过构建定制化高端模型与预训练的EfficientNet进行对比分析，以评估其在发型分类任务中的性能差异。 发型分类预处理包括使用OpenCV进行人脸检测并裁剪图像，然后提升作为第一个输入图像；同时通过OpenCV分割获得第二个输入图像。采用不复杂的DNN网络架构，并加入Dropout和BatchNormarize以避免过度拟合。此外，在训练数据集上增加样本数量，并将L1或L2正则化器添加到层中来优化表现损耗曲线的准确性。