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2021-08-11 14:12:14
Tengine开源说第四课-Tengine低比特量化介绍，本周四晚8点，再次与大家不见不散。感兴趣的小伙伴扫码进群哦！
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极智AI | Tengine 模型转换及量化
本文详述了Tengine的模型转换和量化过程，包括编译Tengine Tools、使用不同前端框架（如Caffe、TensorFlow等）进行模型转换，以及执行量化推理的步骤。通过Tengine提供的丰富工具，支持多种深度学习框架的模型转换，实现高效端侧推理。
格灵深瞳开源量化算法 EasyQuant
格灵深瞳开源的EasyQuant量化算法，通过精细搜索量化参数提升精度，适用于Int7及更低比特量化，实现在低精度下接近Float32的表现。此算法无需大量样本和训练，易于应用，已在多种任务、网络框架和平台验证其鲁棒性。
Unity TEngine5开源框架 学习记录 四、模块介绍
文章记录了Unity TEngine开源框架使用的一些API，涵盖热更逻辑、单例、UI、资源、对象池、事件等多个模块。介绍了各模块的功能、使用方法及注意事项，如资源模块的运行模式、事件系统的驱动架构等，还提及了配置表模块和商业化流程、UI模块。
极智AI | 谈谈 Tengine TensorRT 后端组织流程
本文详细介绍了如何将Tengine与TensorRT后端进行整合，通过Tengine的trt后端实现，包括通用部分和TensorRT特定部分的对接，涉及到网络算子、网络结构组织、预运行构建以及int8量化操作。虽然未充分利用Tengine的量化模块，但整个流程展示了Tengine与TensorRT的直接连接，适用于构建独立的trt推理工程。
tengine | tengine-nnie编译
本文详细介绍了如何在海思3516CV500、3516DV300和3519AV100平台上使用Tengine进行神经网络推理，包括安装海思编译链、Tengine版本库，以及处理opencv依赖问题的解决方案。
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