07 2023 档案
摘要：本文将介绍 Python 层的 quantization 模块。量化是为了减少模型的存储空间和计算量，从而加速模型的推理过程。在量化中，我们将权重和激活值从浮点数转换为整数，从而减少模型的大小和运算的复杂性。通过本文读者将会对量化的基本原理和使用 MegEngine 得到量化模型有所了解。
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摘要：本文将介绍 Python 层的 functional、module 和 optimizer 模块。理解并掌握这几个模块对于高效搭建神经网络非常重要。
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摘要：本文介绍 Python 层的 data 模块。读者将通过本文了解到要构建数据 pipeline 所需要的对象，以及如何高效地构建 pipeline。
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摘要：本文将重点解析模型部署中的重要步骤之一-模型编译：编译 MegEngine 模型，生成运行这个模型对应的 Kernel 以及和这些 Kernel 绑定的模型。
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