登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
一、模型压缩目标：（1）减少模型显存占用；（2）加快推理速度；（3）减少精度损失。二、模型压缩算法分类（如何降低权重和激活成本）：（1）模型量化（quantization）：旨在通过减少模型参数的表示精度来降低模型的存储空间和计算复杂度；（2）参数剪枝（pruning）：旨在通过删除模型中的不重要连接或参数来减少模型的大小和计算量；（3）知识蒸馏（knowledge distillation）：指
一篇带你完全掌握DFS
全局参数包括学习率、批大小、轮数、类别数量等一些模型用到的超参数。# 创建保存模型的文件夹else:# 设置全局参数Best_ACC = 0 # 记录最高得分SEED = 42多类别分类的loss一般使用交叉熵。# 实例化模型并且移动到GPUSoftTargetCrossEntropy，成为软交叉熵，当Label做了平滑之后，使用SoftTargetCrossEntropy。# 设置模型if re
使用NNI框架对BERT模型进行粗剪枝、蒸馏与微调
为降低网络模型的计算量、减小计算和训练时间、以及降低内存占用，特别是在性能较差的网络设备上的应用，出现了一系列模型简化方法。网络剪枝、量化、低秩分解、知识蒸馏等是其中的代表。本文将重点介绍网络剪枝这一简化方法。
作者|小书童 编辑| 集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测等近5年内所有综述！自动驾驶车辆中使用的目标检测器可能具有较高的内存和计算开销。在本文中介绍了一种新的半结构化剪枝框架R-TOSS，它克服了现有模型剪枝技术的缺点。JetsonTX2上的实验结果...
了解model.named_models，为剪枝做准备。剪枝有一些层如果你不想剪掉，那就用需要你会用 model.named_models功能。先放一段控制剪枝的代码，感受一下ignored_layers = [] # 这些层不剪枝。
在github上直接下载的YOLOv5模型剪枝的代码，修改成自己的数据集后，运行train.py出现：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [512, 1024, 1, 1], expected input[1, 512, 8, 8] to have 1024 channels, but got 512 channels insteadparse
本文提出了一种基于token提前退出的动态token剪枝（Dynamic Token Pruning, DToP）方法，用于语义分割。该方法受到人类从粗糙到精细的分割过程的启发，将广泛采用的辅助损失网络架构自然地分成几个阶段，每个辅助块为每个token的难度等级进行分级。我们可以提前完成简单token的预测，而无需完成整个前向传播。此外，我们为每个语义类别保留k个最高置信度的token，以维持代表
同时，作者提出一种自顶向下的剪枝方法，大致的流程就是从最后一层开始反推减去的patch，因为与卷积是不一样的，transformer的patch是一一对应的，而cnn却不是，意思是transformer中，如果我们从头剪，那么剪去的patch在后面是没有的，那么是非常影响精度的，因为前面冗余不代表后面冗余，所以从后往前是最好的选择，具体如图。的含义是：随着模型的层数由浅到深，token 的数量逐渐
哲哲最近在玩一个游戏，击杀怪物能获得金币 —— 这里记击杀第 i 个怪物获得的金币数量为 Pi。然而这个游戏允许拥有的金币数量是有上限的，当超过时，超过上限的部分就会被系统光明正大地吃掉，哲哲就拿不到了。为了不浪费金币，哲哲决定，当下一个要击杀的怪物可获得的金币会导致自己拥有的金币数量超过上限时，就去消费一次，把自己已有的金币全部用完。现在给定哲哲将要击杀的一系列怪物对应的金币数量，请你计算一下哲
PyTorch剪枝模块prune介绍（非结构化剪枝部分）
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
剪枝
——剪枝
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
松山湖开发者村综合服务平台
智源数据社区
GitCode 开源社区
开放原子开发者工作坊
