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NXP eIQ平台模型量化后算子兼容性排查指南

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 目标学员 · 课程结构
课程导入学习目标
02
量化基础
量化原理（对称/非对称 · 动态/静态） · 量化参数（scale/zero-po…
量化基础量化原理
03
NXP eIQ平台概览
eIQ Toolkit · eIQ Inference · 支持的硬件（i.MX RT
NXPeIQ
04
模型量化流程
从浮点模型到量化模型的完整流程（PT… · QAT） · 工具链（eIQ Converter
模型量化流程PT
05
算子兼容性概念
什么是算子兼容性 · 量化后算子行为变化 · 常见不兼容类型（不支持
算子兼容性概念什么是算子兼容性
06
算子支持矩阵
NXP eIQ平台支持的算子列表 · 版本差异 · 硬件加速限制
算子支持矩阵NXP
07
排查工具与日志
使用eIQ工具生成量化报告 · 调试日志 · 错误码解读
排查工具日志
08
静态分析排查法
通过模型结构分析 · 算子清单比对 · 支持矩阵检查提前发现兼容性问题
静态分析排查法通过模型结构分析
09
动态运行排查法
在目标硬件上运行量化模型 · 捕获运行时错误 · 异常输出
动态运行排查法目标硬件上运行量…
10
常见不兼容算子案例
Conv · Pooling · Activation
常见不兼容算子案…Conv
11
量化精度损失定位
通过逐层输出对比 · 敏感度分析定位精度下降的算子
量化精度损失定位通过逐层输出对比
12
算子融合与优化
常见融合模式（Conv+BN+ReL… · 融合对兼容性的影响
算子融合优化
13
自定义算子处理
如何编写自定义算子 · 注册到eIQ平台 · 量化支持
自定义算子处理如何编写自定义算…
14
硬件加速与算子映射
NPU/GPU/DSP加速对算子支持… · 算子映射策略
硬件加速算子映射
15
多框架兼容性
TensorFlow · PyTorch · ONNX模型转换到eIQ时的算子差异
多框架兼容性TensorFlow
16
版本兼容性管理
eIQ版本升级 · 算子支持变化 · 模型迁移注意事项
版本兼容性管理eIQ
17
实战
基于eIQ的YOLO模型量化与兼容性…
eIQYOLO
18
实战
基于eIQ的MobileNet量化与…
eIQMobileNet
19
实战
基于eIQ的Transformer模…
eIQTransformer
20
实战
使用eIQ调试工具定位并解决一个实际…
eIQ使用
21
性能调优与兼容性平衡
量化后算子执行效率 · 内存占用 · 延迟优化
性能调优兼容性平衡
22
自动化排查脚本
编写脚本批量检查算子兼容性 · 生成报告
自动化排查脚本编写脚本批量检查…
23
常见错误与解决方案
汇总典型错误信息 · 原因分析 · 修复步骤
常见错误解决方案
24
测试与验证
量化模型在硬件上的功能测试 · 精度测试 · 鲁棒性测试
测试验证
25
案例库
收集NXP社区 · 官方文档中的真实兼容性案例
案例库NXP
26
最佳实践
从模型设计到部署的算子兼容性设计原则
最佳实践从模型设计到部署…
27
高级主题
混合量化 · 部分量化 · 量化感知训练对兼容性的影响
高级主题混合量化
28
综合项目
从零开始量化一个自定义模型并完成兼容…
综合项目从零开始量化一个…
29
常见问题FAQ
学员常见疑问解答 · 误区澄清
FAQ常见问题
30
课程总结与进阶路径
知识回顾 · 资源推荐 · 后续学习方向
课程总结进阶路径