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基于pytorch后量化（mnist分类）—浮点训练vs多bit后量化vs多bit量化感知训练效果对比
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试了 bit 数为 1～8 的准确率，得到下面这张折线图：
发现，当 bit >= 3 的时候，精度几乎不会掉，bit = 2 的时候精度下降到 69%，bit = 1 的时候则下降到 10%。
这一方面是 mnist 分类任务比较简单，但也说明神经网络中的冗余量其实非常大，所以量化在分类网络中普遍有不错的效果。
卷积层量化
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1）量化：High-Bit(>2b):QAT,PTQ,QAFT;Low-Bit(≤2b)/TernaryandBinary:QAT2）剪枝：正常、规整和分组卷积结构剪枝3）针对特征(A)二值量化的BN融合(训练量化后，BN参数—>conv的偏置b)4）High-Bit量化的BN融合(训练量化中，先融合再量化，融合... 查看详情
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图像分类基于pytorch搭建lstm实现mnist手写数字体识别（单向lstm，附完整代码和数据集）(代码片段)
写在前面：首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。提起LSTM大家第一反应是在NLP的数据集上比较常见，不过在... 查看详情
基于pytorch的模型剪枝+模型量化+bn合并+trt部署（cifar数据）
1）量化：High-Bit(>2b):QAT,PTQ,QAFT;Low-Bit(≤2b)/TernaryandBinary:QAT2）剪枝：正常、规整和分组卷积结构剪枝3）针对特征(A)二值量化的BN融合(训练量化后，BN参数—>conv的偏置b)4）High-Bit量化的BN融合(训练量化中，先融合再量化，融合... 查看详情
[基于pytorch的mnist识别02]用户数据集的读取(代码片段)
写在前面pytorch包含了很多包括mnist在内的开源数据集，但是如果要建立自己的神经网络的话肯定需要训练自己的数据集，那么如何利用pytorch加载用户自己的数据集呢？今天就来解决这个问题。今天的工作需要加载用... 查看详情
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写在前面走走停停，我自己做的第一个机器学习的项目：MNIST手写字符集的识别，终于结束了，一路走来也算是踩了大大小小的坑，在这篇文章里做一个总结。模型配置模型总共有4层，输入层有784个神经元... 查看详情
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pytorch学习-7：RNN循环神经网络（分类）1.加载MNIST手写数据1.1数据预处理2.RNN模型建立3.训练4.预测参考循环神经网络让神经网络有了记忆,对于序列话的数据,循环神经网络能达到更好的效果.1.加载MNIST手写数据importtorchfr... 查看详情
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跟着b站学习pytorch-p13mnist手写数字图片分类问题(代码片段)
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】使用pytorch和sklearn对MNIST数据集进行交叉验证【英文标题】：CrossvalidationforMNISTdatasetwithpytorchandsklearn【发布时间】：2020-03-1815:27:22【问题描述】：我是pytorch的新手，正在尝试实现前馈神经网络来对mnist数据集进行分类。我在尝... 查看详情
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