/dyn-w-and-act

dynamically quantize weight and activation

Primary LanguagePython

#Readme

testThroughKerasResNet.py

测试主程序testThroughKerasResNet.py，测试的网络在main(models)函数参数中给出 可能更改的参数： line160 res18_quantParam 网络量化参数

listQuant：每层网络是否量化 listCntQuantPhase listGate：每层feature map量化阈值，可以选择统一给出，或者调用对应的params.listgate listfilterGate：每层filter量化阈值，统一给出 listQuant_input_minmax：每层feature map量化的min、max值，由统计得到，应调用params.listQuant_input_minmax listQuant_filter_minmax：每层filter量化的min、max值，由统计得到，应调用params.listQuant_filter_minmax listNum_bits：每层量化的bit位，可以为多精度，此时，将listCntQuantPhase改为对应精度数

line160 load_weights 权重载入

从'/home/fubangqi/resnet-imagenet/weights_2/imagenet_' + name + '_mix.h5'中载入权重，其中name为当前网络名称

quant_util_keras.py

量化及量化输出方法

##其他.py 网络模型