![如何让Transformer在征程5上跑得既快又好?以SwinT部署为例的优化探索](https://image.jiqizhixin.com/uploads/article/cover_image/7c2c09ca-c0a2-4437-afff-e5e7630c80cd/640.jpg?imageView2/1/w/390/h/282)
以SwinT在地平线征程5平台上的量化部署为切入点,重点介绍两个方面,一方面是如何通过调整量化配置训练得到SwinT最优的量化精度,另一方面是如何通过调整模型结构使得SwinT在征程5平台上能够得到最优的延时性能。
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以SwinT在地平线征程5平台上的量化部署为切入点,重点介绍两个方面,一方面是如何通过调整量化配置训练得到SwinT最优的量化精度,另一方面是如何通过调整模型结构使得SwinT在征程5平台上能够得到最优的延时性能。