2. 引言

2.1. 术语解释

术语

说明

BM168X

算能面向深度学习领域推出的张量处理器

Umodel

Unified Model，算能自主开发的网络模型格式，用于统一存储各深度学习框架下网络的拓扑结构与系数

U-FrameWork

Unified Framework，算能自主开发的深度学习框架，集成Caffe、TensorFlow、MxNet、PyTorch、Darknet、ONNX、PaddlePaddle各框架的运算功能

Calibration-tools

网络模型的float32系数到int8系数的转换工具

Quantization-tools

Umodel，U-FrameWork，Calibration-tools的统称

SOPHON

算能AI品牌，本文特指AI系列产品的运算平台

float32

32 bit 浮点数

int8

8 bit 定点数

bmnetu

针对BM1684的U-FrameWork模型编译器，可将某网络的umodel和 prototxt编译成BMRuntime所需要的文件

bmodel

面向算能TPU处理器的深度神经网络模型文件格式

2.2. 授权

Quantization-Tools是算能自主研发的具有完全知识产权的深度学习开发工具包，未经算能事先书面授权，其它第三方公司或个人不得以任何形式或方式复制、发布和传播。

2.3. 版本信息

本次Quantization-Tools发布版本号为 v2.7.0。

2.4. 版本特性

Quantization-Tools主要特性如下：

  1. 支持的深度学习框架

    • 支持对Caffe网络模型进行量化

    • 支持对TensorFlow网络模型进行量化

    • 支持对MxNet网络模型进行量化

    • 支持对PyTorch网络模型进行量化

    • 支持对Darknet网络模型进行量化

    • 支持对ONNX网络模型进行量化

    • 支持对PaddlePaddle网络模型进行量化

  2. 通过自定义的网络模型格式Umodel，将Caffe、TensorFlow、MxNet、PyTorch、Darknet、ONNX、PaddlePaddle的网络模型进行统一存储

  3. 通过自定义深度学习框架U-FrameWork，使量化过程与Caffe、TensorFlow、MxNet、PyTorch、Darknet、ONNX、PaddlePaddle等框架完全分离

2.5. 帮助与支持

在使用过程中，如有关于Quantization-Tools的任何问题或建议，请发邮件至sales@sophgo.com。