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！-CSDN社区

企业官方账号

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！

...全文

2538 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

本文介绍一下 Tengine 模型转换及量化流程。

深度学习给人工智能算法带来了跃阶式的突破，引领了近几年的AI繁荣发展。相应的，“AI+”和“+AI”落地应用在各产业领域遍地开花。而深度网络模型的嵌入式应用和加速，则是人工智能落地的重要方向。为了实现深度网络模型的加速，量化是一种常用的优化方式。量化后需要的资源只有原来的1/4，这样就可以使用更多的并行指令，从而实现加速。Int8 量化已经被证明可以满足应用上对精度和速度的需求，但是形形色色的 Int8 量化算法要么是逻辑复杂难以实现，要么是精度保持差。

高效且无GC的事件系统GameEvent，可以指定事件ID/事件String监听和分发事件。通过事件来驱动模块，如战斗的角色身上的事件流、UI和网络以及Model的数据流、开发中的绝大部分情况都可以通过事件来进行驱动。(配合UI模块或者拓展的战斗模块实现MVE[Model - View - Event]事件驱动架构)事件模块支持string和int作为事件Id，但推荐是使用int因为可以避免事件字典的哈希碰撞。这里实现了StringId.StringToHash的方法来定义事件ID达到事件系统的最佳性能。

大家好，我是极智视界，本文主要谈谈 Tengine TensorRT 后端组织流程。

OPENAILAB Tengine 平台在Ubuntu16.04上的部署0.Tengine介绍1.Ubuntu系统烧录2. 安装Tengine3. 运行Tengine自带的MobileNet SSD 0.Tengine介绍 OADI/Tengine | github Tengine 是OPEN AI LAB 为嵌入式设备开发的一个轻量级、高性能并且模块化的引擎。 Tengine在嵌入式设备上支持C...

OPEN AI LAB开放智能

72

社区成员

20

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

githubgit 企业社区

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章