深度学习模型加速:Pytorch模型转TensorRT模型
下面我们需要将ONNX模型转为TensorRT模型,首先将ONNX文件移动到TensorRT-8.5.1.7/bin目录下并打开终端使用「官方工具trtexec」进行模型转换。该工具已经在之前下载的TensorRT文件夹中。TensorRT的安装教程可以参考文末链接。#输入命令./trtexec--onnx=mvsnet.onnx--saveEngine=mvsnet.trt--workspace=6000如果不报...
浮点数的由来及运算解析
整型又分为int8(用8位表示的整数)、uint8(用8位表示的无符号整数)、int16、uint16、int32、uint32,浮点型又分为float16(半精度,FP16)、float32(单精度)、float64(双精度)。今天,我们就来聊聊浮点数。#1为什么叫浮点数?由于实数在计算机中的表示方法是以小数点浮动的方式表示的,所以称之为浮点数。1...
100 个 Numpy 实用小栗子|向量|随机数|numpy_网易订阅
6.创建一个长度为10并且除了第五个值为1的空向量(★☆☆)(提示:array[4])Z=np.zeros(10)Z[4]=1print(Z)7.创建一个值域范围从10到49的向量(★☆☆)(提示:np.arange)Z=np.arange(10,50)print(Z)8.反转一个向量(第一个元素变为最后一个)(★☆☆)(提示:arr...
16,8和4位浮点数是如何工作的
defprint_float16(val:float):"""PrintFloat16inabinaryform"""m=struct.unpack('H',struct.pack('e',np.float16(val)))[0]returnformat(m,'b').zfill(16)print_float16(3.14)#>0100001001001000使用之前使用的方法,我们可以进行反向转换:ieee_754_conversion(0,0b...
一文深入解析量化训练工具的设计与精度调优
反量化就是反向的过程。以Conv为例,从输入到输出,比如INT、weight都是浮点。如果是量化的过程,它的真实计算过程就变成了前面两个是有量化节点的,在量化的时候两个输入是INT8,但是输出是INT32。所以Conv是INT8的计算。牵扯到量化训练,量化训练是一个先做量化,再做反量化的过程,就是一个伪量化的节点。这个节点...
嵌入式系统串口传输int float型数据的处理
我们知道单片机通过串口发送数据时往往是一次一个字节(8位),如果传输char(8位)型数据则很好办,只需要直接发送就可以了,但是在发送int型数据和float型数据时就会稍微有些复杂(www.e993.com)2024年9月8日。下面就以常用的8位单片机89c51为例来进行说明。当发送int型或long型数据时比较简单,一个int型数据是16位,long是32位,把int型/long型...
一文看懂芯片的算力到底有什么用?算力是怎么评估的?
当然在安防等对精度要求更低的地方,还有很多采用的是INT4精度的,比如爱芯科技的AX630A在INT4精度下的算力达到了28.8TOPS,可应用于智能盒子,运动相机,智能加速卡,工业摄像头等领域,如果是INT8精度就是7.2TOPS(这里要注意的是并不是所有的AI芯片支持不同精度下的算力转换,这需要硬件实现上的支持)...
在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化
在前向传递过程中,输入被矢量化(将图像转换为像素,将文本转换为嵌入),并且通过一系列线性乘法和激活函数(如sigmoid或ReLU等非线性函数)在整个神经网络中处理每个元素。神经网络的输出,被称为头部,被设计用来产生期望的输出,例如分类或下一个单词预测。然后将矢量化的预测结果与预期结果进行比较,并使用特定的损失函数...
Java中的数据类型转换|format|object|字符串|源代码_手机网易网
原始数据类型-int、double、float、byte、long、boolean等。引用数据类型-Integer、Double、Float、Date、String、Object等。在本教程中,我们将重点介绍原始数据类型的类型转换。字符串到Int有两种方法可用于String转换int:Integer.parseInt()返回原语int和Integer.valueOf()返回Integer对象。
30万行数据,Python 分析科比二十年职业生涯
12*60,3*12*60,4*12*60,4*12*60+5*60]).astype(27int)/binSizeInSeconds2829plt.figure(figsize=(13,8))#设置宽和高30plt.imshow(shotAttempts,cmap='copper',interpolation="nearest")#设置了边界的模糊度,或者是图片的模糊度31plt.xlim(0,float(...