ggml教程|mnist手写体识别量化推理
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原文中文，约8000字，阅读约需19分钟。
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内容提要
本文介绍了使用ggml进行MNIST手写体识别模型的量化推理教程。首先用PyTorch训练一个简单的全连接神经网络，然后使用ggml进行模型量化，最后使用ggml进行模型推理。教程详细介绍了模型结构、量化过程、推理过程，并提供了代码示例。量化后模型大小显著减小。教程还包括了如何读取图片和运行推理的说明。
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关键要点
- 本文介绍了使用ggml进行MNIST手写体识别模型的量化推理教程。
- 使用PyTorch训练一个简单的全连接神经网络，模型结构包括两个全连接层。
- 量化过程使用ggml，将模型从.pth格式转换为gguf格式，显著减小模型大小。
- 推理过程需要使用C++代码实现模型的前向传播，涉及到ggml的张量操作。
- 提供了如何读取图片和运行推理的详细说明，使用stb_image.h库进行图片加载。
- 最终运行推理的命令格式为：./mnist-torch /path/to/mnist-ggml-model-f32.gguf /path/to/example.png。
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