怎样才能最好地使用int8数据类型来运行量化模型呢?我知道在pytorch中我可以将张量定义为,但是,当我真正想要使用int8时,我得到:
RuntimeError: _thnn_conv2d_forward is not implemented for type torch.CharTensor
因此,我很困惑,如何在pytorch中运行量化模型,例如,当计算块(如卷积)不支持数据类型时,如何使用int8?我使用的是pytorch版本的1.0.1.post2。
我目前已经使用下面的类脚本量化了一个tensorflow模型:
class QuantModel():
def __init__(self, model=tf.keras.Model,data=[]):
'''
1. Accepts a keras model, long term will allow saved model and other formats
2. Accepts a numpy or tensor data of the format such that indexing such as
data[0] will
我从搅拌器导出了一个glTF模型,当我将.bin文件放入十六进制编辑器时,似乎他的顶点、UVs和法线都在"4字节“浮点数中,或者IEEE754浮点,如下例所示。
是否可以在顶点、UV和法线中使用glTF模型导出short_signed不浮动,或仅输出"2字节“,而不是"4字节”?
Example:
Vertices are in float:
X = 34 80 45 C2 ----short_signed----> xx xx
Y = C1 F9 65 42 ----short_signed----> xx xx
Z = 94 F6 76 41 ----
我正在尝试在我创建的两个复合类型之间执行一个联合:
type point
x::Int8
y::Int8
end
type vector
x::Int8
y::Int8
end
VecOrPoint = Union{point,vector}
x = point(Int8(2),Int8(3))
y = vector(Int8(2),Int8(3))
function sum(u::VecOrPoint,v::VecOrPoint)
return VecOrPoint(u.x + v.x,u.y + v.y) # ERROR HERE
end
z
我的程序中的瓶颈是,当数组大小非常大时,计算数组中所有数字的符号。我在下面展示了我尝试过的两种方法,它们都有类似的结果。我有16 5GB的RAM,阵列占用了大约5 5GB。我看到的问题是sign函数占用了大量的RAM+virtual内存。有没有人知道一种方法可以减少内存需求并加快将数组输入的符号放入数组输出的过程(见下文)?
使用带有if或switch命令的for循环不会耗尽内存,但需要一个小时才能完成(太长了)。
size = 1e9; % size of large array (just an example, could be larger)
output = int8(zeros(s
如何在数据类型中声明大小固定的数组字段?我正在创建一个名为CPU的复合数据类型。我知道您可以将字段的类型设置为数组类型,但是可以实例化大小,还是需要创建一个显式构造函数?
type CPU
//how do I declare memory as an Int8 array of size 64K
//memory::Array{Int8,1}
//memory = Array{Int8,64000}?
OpCode::Int8
Operand::Int8
Condition::Int8
PC::Int64
end
我可以在苹果文档中看到,当if let时,?是在as之后使用的。但是我尝试过这样做,编译就不会抱怨,代码的行为与as? NSError相同。那么,这在Swift中是可以接受的(虽然不是标准的),如果是的话,有什么区别吗?
if let error = error as NSError? { ...
当涉及到
var arr = [Int8?]()
arr.append(29 as Int8?)
arr.append(1 as? Int8) // warning: Conditional downcast from literal to 'Int8' always
我正在试着用DSTH01获取湿度和温度。但是我不能得到适当的值.I,湿度为-24,温度为-50。我不知道我错过了哪里。请指导我解决我的问题。最初,如果我获得了设备ID,这将有助于解决我的问题。我使用的是10 MHz水晶的PIC18f2520。
我做了以下连接:
PIN1-GND
PIN2-Pull Up to 3.3 V with 10k- Microcontroller PIN_C3
PIN3 - Pull Up to 3.3 V with 10k-Microcontroller PIN_C4
PIN4 - Microcontroller PIN_A2
PIN5 - 3.3