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你好！
非常感谢你分享的nnieqat的相关工作。
目前，我在使用海思的3519芯片移植目标检测算法yolov3。目前遇到的问题是模型经过int8量化之后精度损失比较严重，因此想参考你的工作做模型的量化工作。
我不确定我对你的工作中提到的方法的使用的正确性，因此我想简单陈述一下我的理解（以v5为例），具体如下：
1）通过nnieqat量化库 fine-tuning一个训练好的基于pytor…
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## Environment
Ubuntu 16.04
Miniconda installed Python3.7.3
nnieqat-pytorch, installed via git clone
NVIDIA RTX 2080, Driver Version 418.67, Driver CUDA Version 10.1
CUDA 10.0, located in `/usr/…
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系统：Ubuntu18.04
python版本: python3.7.9
CUDA版本：10.2
pytorch: 1.6.0
numpy: 1.19.1
llvmlite: 0.34.0
下面是make install的过程，应该是正常的。
(torch_env) guide@guide:~/Desktop/ErnestLi/Packages/nnieqat-pytorch-ma…
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Hi,
I have a few questions about the Yolov3 and SSD etc quantization.
1-How we can utilize this project for these state of the art methods?
2-Are you planning to add any examples for these n…
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感谢分享！
调试代码，发现quantize.py文件只支持Convolution层量化，没有对Deconvolution、DepthwiseConv、InnerProduct等层进行实现，如果我在Deconvolution层后加入BN层，训练时则会在conv_module = _fuse_conv_bn(conv_module, child)这句传入conv_module=None的错误参数，虽…
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__all__ = [
'Linear', 'Bilinear', 'Conv1d', 'Conv2d', 'Conv3d', 'ConvTranspose1d',
'ConvTranspose2d', 'ConvTranspose3d', 'AvgPool1d', 'AvgPool2d',
'AvgPool3d', 'MaxPool1d', 'MaxPool2d',…