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Pytorch量化入门之超分量化(二)

2 --> 最近Happy在尝试进行图像超分的INT8量化,发现:pytorch量化里面的坑真多,远不如TensorFlow的量化好用。不过花了点时间终于还是用pytorch把图像超分模型完成了量化,以EDSR为例,模型大小73%,推理速度提升40%左右(PC端),视觉效果几乎无损,定量指标待补充。有感于网络上介绍量化的博客一堆,但真正有帮助的较少,所以Happy会尽量以图像超分为例提供一个完整的可复现的量化示例。 在前面的文章中,笔者对Pytorch的“Post Training Static Quantization,PTSQ”进行了原理性的介绍。接下来,我们将以EDSR这个图像超分网络为例进行说明。 准备工作 在真正开始量化之前,我们需要准备好要进行量化的模型,本文以EDSR-baseline模型为基础进行。所以大家可以直接下载官方预训练模型,EDSR的Pytorch官方实现code连接如下: github.com/thstkdgus35/EDSR-PyTorch EDSRx4-baseline预训练模型下载连接如下: https://cv.snu.ac.kr/research...

keepalived主备配置的方法

记录一些自己的心得以及方法,本着共同学习,互相进步为目的。本次总结了keepalived主备简单的配置,欢迎大家评论留言(以下是keepalived主备简单配置的方法,均在试验机上操作,并且在实际工程环境中有验证过,目前配置过的OS有centos7.7)。 **一、环境介绍:** 1、系统环境: ``` root@test1:/root>cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) root@test1:/root> ``` 2、主机环境: MASTER: ``` root@test1:/root>hostname -I 192.168.100.10 root@test1:/root> ``` BACKUP: ``` root@test2:/root>hostname -I 192.168.100.20 root@test2:/root ``` **二、配置keepalived操作:** 1、分别登录192.168.100.10、192.168.100.20,确定主机上安装了kee...

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