摘要:
在深度学习中,量化指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor,以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点: 更少的模型体积,接近4倍的减少; 可以更快的计算,由于更少的内存访问和更快的int8计算,可以快2~4倍。 一个量化后的模型,其部分或者全部的 阅读全文
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最新评论
- 1. Re:主动噪声控制 (Active Noise Control, ANC)理论及Matlab代码实现
- 感谢博主,很通俗易懂,是比较好的学习资料。补充一下对ANC LMS的符号定义:其中,x是参考传声器接受到的噪声;P是参考传声器和误差传声器接收到噪声的不同的传递函数;d是参考传声器接受到的噪声;e是参...
- --gedebabin
- 2. Re:基于深度学习的回声消除系统与Pytorch实现
- @牛广硕 没有考虑...
- --凌逆战
- 3. Re:基于深度学习的回声消除系统与Pytorch实现
这个模型是不是没有考虑延时估计?是不是已经默认far_end和mic_in已经对齐了
- --牛广硕
- 4. Re:基于深度学习的回声消除系统与Pytorch实现
- @康壳 其实不是合成,而是录制的时候环境有噪声...
- --牛广硕
- 5. Re:论文翻译:2020_Acoustic Echo Cancellation Challenge Datasets And Testingframework
- 远端参考信号可以是: GUID_farend_singletalk_lpb.wav 或者 GUID_farend_singletalk_with_movement_lpb.wav 近端麦克风信号可以表...
- --牛广硕