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machine-learning - Pytorch の int8 データ型
Pytorch で int8 データ型を使用して qauntized モデルを実行する最良の方法は何ですか? 私は pytorch でテンソルをint8として定義できることを知っていますが、実際に int8 を使用したい場合は次のようになります。
畳み込みなどの計算ブロックでデータ型がサポートされていない場合に、たとえば int8 を使用する pytorch で量子化されたモデルを実行するにはどうすればよいですか? 私は pytorch バージョン1.0.1.post2を使用しています。
deep-learning - pytorch を onnx に変換するときに、state_dict に予期しないキーと欠落しているキーがある
「.pth」モデルを PyTorch から ONNX に変換すると、次のようなエラーがUnexpected keys and missing keys発生します。
これは私のモデルです：
そして、これはエラーです：
matlab - opencv import onnx 間違った結果
こんにちは、alexnet モデルを matlab から onnx 形式でエクスポートしました。モデルをopencv 4.1にインポートして最初の減算レイヤーを実行すると、画像に挿入された減算が乗算されます
入力画像の行ごとに定数値を設定し、平均画像を掛けた結果を確認します。
convnet=alexnet exportONNXNetwork(convnet,'filenameONNX.onnx')
入力画像の最初の行は 1 、2 番目の行は 2 、10 番目の行は 10 でした。alexnet 内の平均画像を掛けたものです。