深度学习工具箱模型量化库使量化和压缩深度学习模型来减少内存占用和计算需求的深层神经网络。
量化为cpu支持INT8, fpga和NVIDI金宝appA gpu支持层。图书馆,您可以收集层水平数据权重,激活和中间计算。使用这些数据,图书馆数字转换模型,并提供指标来验证的准确性对单精度的量化网络基线。迭代工作流可以优化量化策略。
图书馆还支持修剪这减少网络大小通过金宝app删除网络元素的最小影响推理精度。
量化工作流先决条件可以在这里找到:
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MATLAB版本兼容性
创建R2020a
兼容R2020a R2022a
