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模型量化-无校准数据训练后量化
904
2020-12-08
《Paddle-Lite 2.3 中文文档》
模型量化-无校准数据训练后量化 1 简介 2 产出量化模型 2.1 安装PaddlePaddle 2.2 准备模型 2.3 调用无校准数据训练后量化 3 量化模型预测 3.1 模型转换 3.2 量化模型预测 模型量化-无校准数据训练后量化 本文首先简单介绍无校准数据训练后量化,然后说明产出量化模型,最好阐述量化模型预测。 1 简...
模型量化-有校准数据训练后量化
2104
2020-12-08
《Paddle-Lite 2.3 中文文档》
模型量化-有校准数据训练后量化 1 简介 2 产出量化模型 2.1 安装PaddlePaddle 2.2 准备模型和校准数据 2.3 配置校准数据生成器 2.4 调用有校准数据训练后量化 3 量化模型预测 3.1 模型转换 3.2 量化模型预测 4 使用示例 4.1 产出量化模型 4.2 量化模型预测 模型量化-有校准数据训练...
4.3 量化的 NP
1084
2019-05-28
《Python 自然语言处理 第二版》
4.3 量化的 NP 4.3 量化的 NP 在本节开始,我们简要介绍了如何为 Cyril barks 构建语义表示。你会以为这太容易了——肯定还有更多关于建立组合语义的。例如,量词?没错,这是一个至关重要的问题。例如,我们要给出(42a) 的逻辑形式(42b) 。如何才能实现呢? >>> read_expr = nltk . sem . Ex...
应用感知量化训练
744
2021-09-14
《MindSpore v1.0 深度学习框架教程》
应用感知量化训练 背景 概念 量化 伪量化节点 感知量化训练 感知量化训练示例 定义融合网络 转化为量化网络 重训和推理 导入模型重新训练 进行推理 参考文献 应用感知量化训练 Linux Ascend GPU 模型调优 高级 背景 越来越多的应用选择在移动设备或者边缘设备上使用深度学习技术。以手机为例,为了...
03.14 向量化函数
1174
2019-01-17
《中文 Python 笔记》
向量化函数 向量化函数 自定义的 sinc 函数: In [1]: import numpy as np def sinc ( x ): if x == 0.0 : return 1.0 else : w ...
行存转向量化
264
2023-06-03
《openGauss v3.1.1 使用手册(企业版)》
行存转向量化 可获得性 特性简介 客户价值 特性描述 特性增强 特性约束 依赖关系 行存转向量化 可获得性 本特性自openGauss 3.0.0版本开始引入。 特性简介 将行存表的查询转换为向量化执行计划执行,提升复杂查询的执行性能。 客户价值 由于行存执行引擎在执行包含较多表达式或者关联操作的复杂查询时,性能表现不佳;而向量...
动态离线量化完整示例
1088
2020-12-08
《Paddle-Lite 2.7 中文文档》
动态离线量化完整示例 1 Paddle 产出量化模型 1.1 环境准备 1.2 产出量化模型 2 Paddle-Lite 部署量化模型 2.1 环境准备 2.2 模型优化 2.3 编译Android预测库和示例 2.4 执行示例 动态离线量化完整示例 本章节介绍使用动态离线量化方法产出量化模型,使用Paddle-Lite加载量化模型进...
行存转向量化
279
2023-05-05
《openGauss v5.0.0 使用手册(轻量版)》
行存转向量化 可获得性 特性简介 客户价值 特性描述 特性增强 特性约束 依赖关系 行存转向量化 可获得性 本特性自openGauss 3.0.0版本开始引入。 特性简介 将行存表的查询转换为向量化执行计划执行,提升复杂查询的执行性能。 客户价值 由于行存执行引擎在执行包含较多表达式或者关联操作的复杂查询时,性能表现不佳;而向量...
配置向量化执行引擎
273
2023-05-05
《openGauss v5.0.0 使用手册(轻量版)》
配置向量化 配置向量化 openGauss数据库支持行执行引擎和向量化执行引擎,分别对应行存表和列存表。 一次一个batch,读取更多数据,节省IO。 batch中记录较多,CPU cache命中率提升。 Pipeline模式执行,函数调用次数少。 一次处理一批数据,效率高。 openGauss数据库所以对于分析类的复杂查询能够获得更好的查询性能...
配置向量化执行引擎
399
2023-05-05
《华为 openGauss v5.0.0 使用手册(企业版)》
配置向量化执行引擎 配置向量化执行引擎 openGauss数据库支持行执行引擎和向量化执行引擎,分别对应行存表和列存表。 一次一个batch,读取更多数据,节省IO。 batch中记录较多,CPU cache命中率提升。 Pipeline模式执行,函数调用次数少。 一次处理一批数据,效率高。 openGauss数据库所以对于分析类的复杂查询能够获...
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