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量化计算图预处理
我试图量化我的模型（CNN），以便将其转换为量化模型。tflite模型。我将在以下位置阅读教程：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.13/tensorflow/contrib/quantize#quantization-意识训练 首先，我通过调用以下命令在我的图中引入假量化节点： 但是，当最后我尝试调用此函数以确保图形以正确的格式导出量
当训练模型时，用变量来存储和更新参数。变量包含张量 (Tensor)存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘。这些变量的值可在之后模型训练和分析是被加载。 本文档描述以下两个TensorFlow类。点击以下链接可查看完整的API文档： tf.Variable 类 tf.train.Saver 类 创建 当创建一个变量时，你将一个张量作为初始值传入构造函数Va
校验者: @飓风 @小瑶 @FAME @v 翻译者: @小瑶 @片刻 @那伊抹微笑 有 3 种不同的 API 用于评估模型预测的质量: Estimator score method（估计器得分的方法）: Estimators（估计器）有一个 score（得分） 方法，为其解决的问题提供了默认的 evaluation criterion （评估标准）。 在这个页面上没有相关讨论，但是在每个 esti
问题内容： 我正在尝试使用Haversine公式来计算由纬度和经度标识的一长串位置的距离矩阵，该公式采用两个坐标对的元组来产生距离： 我可以使用嵌套的for循环计算所有点之间的距离，如下所示： 使用一个简单的函数： 但是考虑到时间的复杂性，这需要花费相当长的时间，大约需要20秒才能获得500点，而且我的清单要长得多。这让我着眼于矢量化，并且遇到了（（docs）），但无法弄清楚如何在这种情况下应用它
我正在将一个项目从java迁移到kotlin，该项目使用了许多可能为空的变量，并且在与用户或外部作业进行一些交互之前不会初始化它们。 我试图使用kotlin null安全优势，并且我试图避免在源代码中使用＜code＞nulllateinitvar location:location？＝空 我这样做是为了避免使用< code >？每次我需要使用这些变量时。现在的问题是...如果变量没有初始化会发生什
问题内容： 我有一个关于在AES加密中使用初始化向量的问题。我引用以下文章/帖子将加密功能构建到程序中： [1] 基于Java256位AES密码的加密 [2]http://gmailassistant.sourceforge.net/src/org/freeshell/zs/common/Encryptor.java.html 我最初从第一个链接开始关注erickson的解决方案，但是据我所知，我
我正在使用TensorFlow的量化感知训练API，并希望部署一个具有任意比特宽度的模型。由于tflite部署仅支持8位量化，因此我将使用自定义推理算法进行部署，但我仍然需要访问正确大小的模型权重。 目前，在使用量化感知训练后，我的模型仍然处于浮点状态，据我所知，访问量化权重的唯一方法是将模型转换为tflite格式。然而，在使用实验函数时，这是不可能的。 这是我的量化配置类： 下面是我如何量化模型
