内容简介：(以及其他具有类似编码器 – 解码器架构的图形)优化图形.但是,使用quantize_weights时,优化图实际上较慢,使用quantize_nodes时甚至要慢得多.从Tensorflow的文档来看,量化时可能没有任何改进,甚至可能更慢.如果下面的图形/软件/硬件是正常的,不知道吗？以下是我的系统信息供您参考：> OS平台和发行版：Linux Ubuntu 16.04
我想使用Tensorflow的transform_graph工具优化图形.我尝试从 MultiNet
(以及其他具有类似编码器 – 解码器架构的图形)优化图形.但是,使用quantize_weights时,优化图实际上较慢,使用quantize_nodes时甚至要慢得多.从Tensorflow的文档来看,量化时可能没有任何改进,甚至可能更慢.如果下面的图形/软件/硬件是正常的,不知道吗？
以下是我的系统信息供您参考：
> OS平台和发行版：Linux Ubuntu 16.04
> TensorFlow安装自：使用TF源代码(CPU)进行图形转换,使用二进制python(GPU)进行推理
> TensorFlow版本：均使用r1.3
> Python版本：2.7
> Bazel版：0.6.1
> CUDA / cuDNN版本：8.0 / 6.0(仅推理)
> GPU型号和内存：GeForce GTX 1080 Ti
如有必要,我可以发布用于重现的所有脚本.
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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顺势而为--雷军传
采文 / 哈尔滨出版社 / 2014-9 / 29.80
主要介绍了雷军上大学开始创业到加入金山再到成为天使投资人一直最后创立小米公司的过程，以及他的“站在风口的猪”等个人名言思想的涉及。一起来看看 《顺势而为--雷军传》 这本书的介绍吧!
