踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。
踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。

基于pytorch的模型剪枝+模型量化+BN合并+TRT部署（cifar数据）（2）

1）量化：High-Bit(>2b): QAT, PTQ, QAFT; Low-Bit(≤2b)/Ternary and Binary: QAT
2）剪枝：正常、规整和分组卷积结构剪枝
3）针对特征(A)二值量化的BN融合(训练量化后，BN参数 —> conv的偏置b)
4）High-Bit量化的BN融合(训练量化中，先融合再量化，融合：BN参数 —> conv的权重w和偏置b)
对比实验如下，相关代码下载地址：下载地址

类型 W(Bits) A(Bits) Acc GFLOPs Para(M) Size(MB) 压缩率 损失
原模型(nin) FP32 FP32 91.01% 0.15 0.67 2.68 *** ***
采用分组卷积

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