请问什么是QNNPACK？

koalerhi 2023-06-01 16:45:38

请问什么是QNNPACK？

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weixin_38498942 2023-06-01
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QNNPACK是一个加速卷积神经网络（CNN）推理的库，由Facebook开发，采用C++实现，主要用于移动设备和嵌入式设备上的CNN推理加速。

量化神经网络包装-量化神经网络运营商的移动优化实现-Python开发
QNNPACK QNNPACK（量化神经网络软件包）是针对低精度高性能神经网络推理的针对移动设备优化的库。 QNNPACK在量化的8位QNNPACK上提供了常见神经网络运算符的实现。QNNPACK（量化神经网络PACKage）是针对低精度高性能神经网络推理的移动优化库。 QNNPACK在量化的8位张量上提供了常见神经网络运算符的实现。 QNNPACK不能直接供机器学习研究人员使用； 相反，它为高级深度学习框架提供了低级性能原语。 到目前为止，QNNPACK已集成在具有Caffe2图形表示的PyTorch 1.0中。 歌剧
第十七章_模型压缩、加速及移动端部署1
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第七章第七章 模型压缩、加模型压缩、加速及移动端部署速及移动端部署录第七章第七章 模型压缩及移动端部署模型压缩及移动端部署17.1 模型压缩理解17.2 为什么
模型压缩与加速技术用于轻量化部署，提高模型效率，适用于移动端和嵌入式设备等资源受限环境
模型压缩与加速技术是指通过剪枝、量化、蒸馏等方法，对深度学习模型进行优化，以降低其计算和存储成本，提高推理速度，从而实现轻量化部署。这些技术的出现源于深度学习模型在实际应用中对计算资源和存储资源的巨大需求，特别是在移动端、嵌入式设备等资源受限的环境下。在这些场景中，传统的大型深度学习模型通常会因为过于庞大和计算密集而无法直接应用，因此，对模型进行压缩和加速成为了迫切的需求。 模型压缩与加速技术的目标是在尽量保持模型性能的同时，将其尺寸和计算开销降到最低。剪枝技术通过删除模型中不重要的连接或参数，减少了模型的规模，从而降低了存储和计算成本。量化技术则将模型中的浮点参数转换为低精度的定点参数，从而减少了模型的内存占用和计算开销。蒸馏技术则是利用一个大型教师模型的知识来指导一个小型学生模型的训练，以实现模型的精简和加速。 这些技术的应用场景非常广泛。例如，在移动端的智能手机上，模型压缩与加速技术可以使得语音识别、图像识别、自然语言处理等任务更加高效地运行，提升用户体验。在嵌入式设备上，比如智能家居设备、智能摄像头等，这些技术可以使得设备更加智能化，同时减少了能耗和硬件成本。
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