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PyTorch剪枝模块prune介绍(非结构化剪枝部分)
预剪枝、后剪枝
文章目录剪枝动态分析:1.对weights剪枝:2.对神经元剪枝:3.解决方案:剪枝动态分析:weights剪枝、神经元剪枝、filters剪枝、layers剪枝例如:先讲对weights做剪枝和对神经元做剪枝的区别1.对weights剪枝:提示:weights剪枝:例如:顾名思义,也就是将权重矩阵里一部分的权值踢掉,那它是怎么踢掉的呢?就是通过将权重设置为0来实现的,那对那些weighs去掉呢?
为了方便复习 下面内容摘自:数据结构期末总结_夏日 の blog-CSDN博客_数据结构期末目录绪论知识点习题线性表知识点习题栈和队列知识点习题串、数组和广义表知识点树和二叉树知识点习题赫夫曼树及其应用一步一步写平衡二叉树(AVL树)图知识点习题查找知识点习题排序知识点习题各类型存储结构顺序表单链表双向链表顺序栈链栈循环队列链队小结顺序二叉树(不常用).
这两天自己手写了一个可以简单实现通道剪枝的代码,在这篇文章中也会对代码进行讲解,方便大家在自己代码中的使用。更新内容:2023.04.21更新内容:对上述剪枝代码进行了整理,同时加入了2D和3D权重的绘制。如果还想学习YOLO系列的剪枝代码,可以参考我其他文章,下面的这些文章都是我根据通道剪枝的论文在YOLO上进行的实现,而本篇文章是我自己写的,也是希望能帮助一些想学剪枝的人入门,希望多多支持:
【代码】python学习笔记--商品零售购物篮分析。
CUG上机的一道难题,利用了DFS+剪枝的思想,但是这个剪枝的情况藏得很深,很有意思。
[问题描述]有n个集装箱要装上一艘载重量为W的轮船,其中集装箱i ( 1≤i≤n)的重量为wi。不考虑集装箱的体积限制,现要这些集装箱中选出若干装上轮船, 使它们的重量之和等于W ,当总重量相同时要求选取的集装箱个数尽可能少。对于第i层的某个分枝结点,对应的调用状态是dfs (num, tw, rw, op,i) ,对应的扩展结点有2个:●选择第i个➢op[i]=1 , num=num+1, tw
Alpha-beta剪枝是一种搜索算法,用以减少极小化极大算法(Minimax算法)搜索树的节点数。裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝,提高运算速度。搜索中传递两个值。第一个值是Alpha,即搜索到的最好值,任何比它更小的值就没用了。(本方最少要得到的值)第二个值是Beta,即对于对手来说最坏的值。(对方最多能给的值)下面通过一个例子来说明Alpha-Beta剪枝算法。上图为整颗搜索树。这里使
关于神经网络剪枝的最新发现表明,通过精心选择的分层稀疏性,简单的基于幅度的剪枝可以实现稀疏性和性能之间的最先进的权衡。然而,由于没有就“如何选择”达成明确共识,分层稀疏性大多是逐个算法选择的,通常采用手工启发式或广泛的超参数搜索。为了填补这一空白,我们提出了一种新的全局剪枝重要性评分,即基于层自适应幅度的剪枝(LAMP)评分;该分数是权重大小的重新缩放版本,其中包含剪枝引起的模型级 2 失真,并
【GPLT】2024年第九届团队程序设计天梯赛赛后题解(持续更新)ps:思路暂时不写。
3,是我目前编程水平比较一般,最擅长的还是爆搜,赛场上用爆搜混到目前这些分数已经是超长发挥了,可以磕头烧香了。2,是动态规划,也是基于爆搜的前提下去,剪切掉多余的重复部分而逐渐得到的最优解法,如果爆搜都并不会的话,想直接写出动态规划,就好似孩子走路都没学会,就让他跑一样牵强。现在要求你将A数组切分成若干个(最少一个,最多N个) 连续的子数组, 并且每个子数组中包含的整数恰好可以组成一段连续的自然数
假设正在对一个卷积结构化剪枝,需要减去哪些内容,具体第几个卷积核、对应的偏置、BN中对应的维度、与其直接或间接相连的层的核的channel。在结构化剪枝中,这两个卷基层之间存在非常直观的依赖关系,即当我们调整第一层的输出通道时,第二个卷积层的输入通道也需要相应的进行调整,这使得蓝色高亮的参数需要同时被剪枝。怎么去看这个group呢,在下图右侧进行了简单的标注,可以发现conv1的group都会进行
将当前棋局作为根节点,假设现在该Max方走了,Max方需要枚举根节点的所有子节点,来判断哪个子节点所对应的格局的静态估计函数的数值,那么这个节点对于Max方就最有利,Max方的下一步应该将格局转变为这个子节点的格局。而对于Min方而言,因为是敌方做决策,我们无法控制敌方选择哪种策略,假设敌方足够聪明,我们应该假设敌方选择对他最有利的方案,也就是对我们最不利的方案、使我们收益最小的方案,所以对他而言
有框架完成的对网络所有结构都自适应剪枝是最佳的,但这里没有详细记录torch-pruning的yolov8的剪枝,是因为存在不解 对其yolov8具体的剪枝代码中操作:“比较疑惑 replace_c2f_with_c2f_v2(model.model)的梯度置为Fasle,是因为该层是解析box时的一个向量,具体的为 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15],
资料很难找吧?不围棋代码,纯手码干货!!!由简入深四种算法你值得拥有
大家好,我是Leo,今天和大家介绍和推荐一下【集智书童】知识星球学习社区,这里不仅仅适用于初学者的基础学习,同时也适合工程师进行全栈技术体系的构建。主要包含以下几个大的模块:1、YOLO全栈最全体系学习目标检测可以说是大多数AI落地项目基础,比如行人检索、车辆检索、多目标跟踪、自动驾驶、行人检测、交通标识牌检测、车辆检测等等,都是检测作为基础的项目,而关于目标检测,YOLO系列不管是速度还是精度可
本文主要介绍的是ASP中的一个用于模型剪枝的模块:ASP(Automatic sparsity),该模块仅仅向python模型训练文件中添加两行代码来实现模型的2:4稀疏剪枝,同时还可以通过开启通道置换算法将绝对值较大的参数进行保留,以求对模型精度的影响最小化。可以看出,第一次训练后accuracy达到了94.77,剪枝后下降到了94.15,再次训练后重新上升到了96.6,比第一次训练还高,应该是
YOLOv5模型剪枝压缩(2)-YOLOv5模型简介和剪枝层选择_IEEE_FELLOW的博客-CSDN博客本项目基于最新yolov5分支 v5.0(https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v5.0)的yolov5s模型进行剪枝。相关论文:https://arxiv.org/abs/1708.06519在之前的博客有提到相关原理和整体的
YOLOv8剪枝全过程,已跑通
注:本系列所有博客将持续更新并发布在github和gitee上,您可以通过github、gitee下载本系列所有文章笔记文件。1 引言上一篇博客中介绍了ID3和C4.5两种决策树算法,这两种决策树都只能用于分类问题,而本文要说的CART(classification and regression tree)决策树不仅能用于分类问题,也能用于回归问题。与ID3算法和C4.5算法相比,...
利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型,在不影响任务完成度的情况下,得到参数量更少、结构更精简的模型。被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小,相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。剪枝方法探索模型权重中的冗余, 并尝试删除/修剪冗余和非关键的权重。剪枝分为结构化剪枝和非结构化剪枝,两者区别在于是否会一次性删除整个节点或滤波器。
删除权重小于一定阈值的连接或者神经元节点得到更加稀疏的网络。
蓝桥杯真题讲解:买瓜 (DFS+剪枝优化)
为了快速到达目的地,它施展了魔法,在第 i 和 i + 1 根竹竿之间建立了传送门(0 < i < n),如果蜗牛位于第 i 根竹竿的高度为 ai 的位置 (xi , ai),就可以瞬间到达第 i + 1 根竹竿的高度为 bi+1 的位置 (xi+1,(0, 0) → (1, 0) → (1, 1) → (10, 1) → (10, 0) → (11, 0),花费时间为 1+1/0.7+0+1/1
剪枝
——剪枝
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