提交 · 8c2e4ac26958022da0ca50697a8940169fbe1a01 · PaddlePaddle / Paddle-Lite

07 1月, 2019 1 次提交
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  Make 5x5 depthwise conv implementation invisible for aarch64 · 8c2e4ac2
  由 hjchen2 提交于 1月 07, 2019
  
  8c2e4ac2
05 1月, 2019 1 次提交
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  Optimize int8 5x5 depthwise conv, add aarch64 macros to make compilation no problem · aef882c2
  由 hjchen2 提交于 1月 05, 2019
  
  aef882c2
30 12月, 2018 3 次提交
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  Optimize pooling which efficiency has increased by 30% for googlenet, Fix pooling3x3 for stride 2 · 1e151706
  由 hjchen2 提交于 12月 30, 2018
  
  1e151706
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  Fix pooling3x3 for stride 2 · ce8cab38
  由 hjchen2 提交于 12月 30, 2018
  
  ce8cab38
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  Add pooling2x2 neon implementation · 1949fb0c
  由 hjchen2 提交于 12月 30, 2018
  
  1949fb0c
29 12月, 2018 1 次提交
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  add depthwise_con3x3_add_relu fusion · 2ed516ea
  由 zhaojiaying01 提交于 12月 26, 2018
  
  2ed516ea
28 12月, 2018 2 次提交
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  Fix depthwise conv5x5 bug for padding 2 · 2bbf01d1
  由 hjchen2 提交于 12月 28, 2018
  
  2bbf01d1
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  Optimize 5x5 depthwise conv for speedup 6x · a07503a7
  由 hjchen2 提交于 12月 28, 2018
  
  a07503a7
19 12月, 2018 1 次提交
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  Refactor batch norm, and fix deconv memory leak · ccaf1b12
  由 hjchen2 提交于 12月 19, 2018
  
  ccaf1b12
16 12月, 2018 2 次提交
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  Replace omp statement to optimize elementwise add while batch size > 1 · 510fbdaa
  由 hjchen2 提交于 12月 16, 2018
  
  510fbdaa
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  Fix softmax · f963bd9a
  由 hjchen2 提交于 12月 16, 2018
  
  f963bd9a
15 12月, 2018 1 次提交
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  Refactor softmax to speed up and fix bug · 58fedebc
  由 hjchen2 提交于 12月 15, 2018
  
  58fedebc
13 12月, 2018 2 次提交
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  Add top_k and cast operators · 7efcc19c
  由 hjchen2 提交于 12月 13, 2018
  
  7efcc19c
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  Optimize gru kerenl, thanks to smilejames · 647f9806
  由 hjchen2 提交于 12月 13, 2018
  
  647f9806
10 12月, 2018 1 次提交
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  Change 'val * (1.f / count)' to 'val / count' to fix average pooling calculation precision · 048d6bce
  由 hjchen2 提交于 12月 10, 2018
  
  048d6bce
09 12月, 2018 2 次提交
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  Refactor pooling implementation · 90631def
  由 hjchen2 提交于 12月 09, 2018
  
  90631def
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  enable the concat op to support int8_t type as inputs and outputs. · 18a0da6d
  由 ZhenWang 提交于 12月 09, 2018
  
  18a0da6d
08 12月, 2018 1 次提交
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  Remove int8 conv/fc fusion ops since leadding to float model prediction failure · 37c24a06
  由 hjchen2 提交于 12月 08, 2018
  
  37c24a06
07 12月, 2018 1 次提交
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  Add dequant to quant fusion kernel and support relu6 · ab6b3178
  由 hjchen2 提交于 12月 07, 2018
  
  ab6b3178
06 12月, 2018 1 次提交
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  add fusion fc int8_t op and its UT. · 3dbf9966
  由 ZhenWang 提交于 12月 06, 2018
  
  3dbf9966
04 12月, 2018 4 次提交
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  fix omp parallel bug. · 85b4921c
  由 ZhenWang 提交于 12月 04, 2018
  
  85b4921c
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  Revert "fix no neon bugs." · 5a62451b
  由 ZhenWang 提交于 12月 04, 2018
```
This reverts commit 0a6079cc.
```
  5a62451b
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  fix no neon bugs. · 63e33f38
  由 ZhenWang 提交于 12月 04, 2018
  
  63e33f38
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  add int8_t type pooling support. · 67a2f0ea
  由 ZhenWang 提交于 12月 04, 2018
  
  67a2f0ea
03 12月, 2018 3 次提交
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  update the usage of matmul · 9a30bf0b
  由 ZhenWang 提交于 12月 03, 2018
  
  9a30bf0b
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  Revert int8 gemm · 04c6f0cc
  由 hjchen2 提交于 12月 03, 2018
  
  04c6f0cc
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  Optimize int8 depthwise conv · 94e89540
  由 hjchen2 提交于 12月 03, 2018
  
  94e89540
30 11月, 2018 2 次提交
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  update the code style according suggestions. · f35cd850
  由 ZhenWang 提交于 11月 30, 2018
  
  f35cd850
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  Support padding in 8bit depthwise conv, so remove padding from dequantize kernel · b1ca620b
  由 hjchen2 提交于 11月 30, 2018
  
  b1ca620b
29 11月, 2018 3 次提交
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  Merge depthwise_conv2d and conv2d kernel, add some dequant fusion kernels · cf1f0a16
  由 hjchen2 提交于 11月 29, 2018
  
  cf1f0a16
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  Merge depthwise_conv2d and conv2d kernel, add some dequant fusion kernels · 94cfb083
  由 hjchen2 提交于 11月 29, 2018
  
  94cfb083
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  remove some spelling errors. · 36607770
  由 Zhen Wang 提交于 11月 29, 2018
  
  36607770
28 11月, 2018 2 次提交
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  remove the ugly code matmul_int8. · a364a8a0
  由 Zhen Wang 提交于 11月 28, 2018
  
  a364a8a0
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  add fusion_conv_add_relu_int8_op and unit test. · 262b72cd
  由 Zhen Wang 提交于 11月 28, 2018
  
  262b72cd
27 11月, 2018 2 次提交
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  faster gemm_int8, max speedup can be 2(int8 / float), add gemm_with_bias and... · 0c34021a
  由 Zhen Wang 提交于 11月 27, 2018
```
faster gemm_int8, max speedup can be 2(int8 / float), add gemm_with_bias and add gemm_with_relu_bias.
```
  0c34021a
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  Refine: fix depthwise conv bug and support stride=2 · 4a99fb1d
  由 hjchen2 提交于 11月 26, 2018
  
  4a99fb1d
25 11月, 2018 1 次提交
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  Optimize: fuse quantize and pad op · 8f086bc0
  由 hjchen2 提交于 11月 25, 2018
  
  8f086bc0
16 11月, 2018 1 次提交

imp diffrent input size for superresolution and imp... · a75b4262

由 yangfei 提交于 11月 16, 2018

imp diffrent input size for superresolution and imp conv_bn_relu,dwconv_bn_relu,prior_box opencl kernel for gpu

a75b4262

13 11月, 2018 2 次提交
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  Revert padding in winograd input transform, it looks faster than padding in advance · 97b2c1a9
  由 hjchen2 提交于 11月 13, 2018
  
  97b2c1a9
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  Transform kernel in op initialization · b92caeb2
  由 hjchen2 提交于 11月 13, 2018
  
  b92caeb2