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在计算机视觉任务中，每层的输入有许多不同的卷积滤波器卷积，如图上所示。这些卷积滤波器的每个都可以具有不同的值范围。因此，量化方法的一个区别是如何为权重计算裁切范围[α，β]的粒度。可将它们分类为层量化，分组量化和通道量化：a.层量化：在这种方法中，裁切范围是通过考虑层卷积滤波器中的所有权重来确定的，如上图的第三列所示。通过该层中整个参数的统计信息(如小、比较大和百分位数等)，然后对整层卷积滤波器使用相同的裁切范围。虽然这种方法实现非常简单，但它通常会导致次优解，因为每个卷积滤波器的范围可能会有很大的变化，会使某些参数范围相对较窄的卷积核失去量化分辨率。b.分组量化：可以将层内的多个不同通道分组，以计算裁切范围（或卷积核）。这对于单个卷积/中参数分布变化很大的情况可能会有所帮助，分组量化可以在量化分辨率和计算开销之间建立一个很好的妥协。c.通道量化：裁切范围的一个通常选择是为每个卷积滤波器使用固定值，于其他通道，如上图一列所示。也就是说，每个通道都被分配了一个的缩放因子。这确保了更好的量化分辨率，并通常导致更高的精度，通道量化是目前用于量化卷积核的标准方法。陇南户外LED亮化照明工程银川烟囱亮化公司有多少公司选哪家.

桥梁亮化亮化工程充分考虑不同方向和角度，选择合适的亮度，使桥梁的局部或细节在立体空间环境中得以突出，展现桥梁整体艺术造型的结合和个性化的结构。灯塔和桥墩应采用泛光灯照明，以达到好的艺术效果。桥梁照明工程应保证各种车辆的驾驶员不会有任何方向的有害眩光，不会干扰各种信号灯的识别。照明设施和照明管道应尽可能隐蔽，以免影响白天的桥梁景观；灯具要造型新颖。桥梁照明和照明工程也应遵循节能原则，并考虑降低照明成本，包括初期投资和运营成本。同时，在设计中应充分考虑维护、保养、清洁、更换等综合管理因素。

古代建筑亮化工程：古代建筑亮化作为关键的历史人文媒介和度假旅游场地，根据灯光效果亮化呈现对古代建筑文化艺术的承传和提升，与此同时融合历史时间特性，体现当今文明行为精神实质，使之变成城市的象征性工程建筑。古代建筑的房顶方式精妙绝伦，可应用“不照明灯具房顶，jin设瓦楞灯变亮平屋面下的斗拱结构和屋身”的照明灯具方法，追求完美精致轮廊剪影图片的实际效果更显中华传统建筑美学的委婉美。如今各个城市政策都重视了亮化工作，在不同程度上都进行了城市亮化工程的建设，把城市亮化工程作为改善和美化光环境的重要实施，让城市在夜间明亮起来已达成各市级领导和社会的共识。西宁烟囱亮化公司有多少公司选哪家.

随着深度学习的发展，一方面深度学习模型的规模和表达能力不断提升，另一方面业务场景和需求也不断丰富， 如何在业务场景下实现模型的高性价比部署，是一个重要且亟待解决的问题。一般地说，模型部署面临内存和性能的双重挑战，我们往往需要在有限的内存限制下，达成业务需要的吞吐量或者延时指标，即进行部署优化。目前主要的部署优化方案包括剪枝、量化、稀疏、蒸馏等，本系列先针对比较简便的部署优化方案——量化进行一些讨论。。。。。银川河床亮化公司有多少公司选哪家.榆中户外LED亮化维修

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模型量化的挑战a. 多后端难点不同芯片后端的量化算法实现具有不同的特点。对于不同的硬件，用户需要针对硬件研究不同的量化方案。这同时也会导致量化方案的硬件泛化 性受到限制。所谓硬件泛化性，主要是指量化模型在泛硬件平台的迁移能力。b. 硬件黑盒难点模型的量化部署往往伴随着复杂的模型精度修复工作，特别是在第三方硬件下，需要解决如何与第三方硬件对齐的问题。但在实际服务过程中，硬件的比特级对齐方案又是部署服务的重中之重。可以通过提供量化算法的模拟环境，使得精度修复算法能够在硬件上复现。常见的硬件差异主要源于非计算算子（Concat， Eltwise）的量化处理、累加器的重采样和取整方式的不同。c. 量化误差分析难点量化在计算过程中会引入误差，导致网络部署精度相对于 FP32 会损失部分表达。在实际业务中，部署的一大挑战在于，如何去保证量化模型的精度，通过降低误差，以保证模型速度和精度的收益平衡。定西户外LED亮化维修

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