caffe-ristretto:定点举例

1. 准备

源码可以在[2]上下在

编译方法跟caffe一样

2. squeezenet example举例

下载需要的模型文件，已经放在百度云盘，需要更改prototxt文件的数据位置

3.运行脚本

./examples/ristretto/00_quantize_squeezenet.sh

会动态定点模型,得分析好长时间，所以不用惊慌是不是错了

分析上面的图片，由于squeezenet不包括fc层，因此对他的结果可以忽略。只看最后几句，8bit的卷积和输出能达到0.550419的精度，

精度有所下降接下来就是对其进行finetune

4.finetune

finetune的前向采用的是8bit的值，然而反向update的时候就用的原始高精度32bit的值

运行脚本进行finetune训练，运行的工具是caffe自带的caffe train

./examples/ristretto/01_finetune_squeezenet.sh

5.benchmark

最后一步就是检测得到的定点模型的准确率，使用下面的命令

./examples/ristretto/02_benchmark_fixedpoint_squeezenet.sh

[1] caffe-ristretto 

[2] github源码 

[3] google用户组（需要翻墙）