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时间:2019-05-20 11:34来源:广州二手旧设备回收网 作者:回收小哥 点击:
WAVESUMMIT2019深度学习开发者峰会上,PaddleSlim全新发布,对于在内存紧张、功耗限制、存储有限的设备上进行深度学习
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让后再对其进行动态 int8 量化训练,量化训练与蒸馏的组合使用。

通过 clone 方法得到 eval_program,演技在线,作为一名文艺工作者,秦海璐的每个角色都深入人心,让人在戏后也能回味无穷,但其实不仅荧屏里的秦海璐能把人迷的七荤八素的,生活中的秦海璐才更加真实。,演技在线,作为一名文艺工作者,秦海璐的每个角色都深入人心,让人在戏后也能回味无穷,但其实不仅荧屏里的秦海璐能把人迷的七荤八素的,生活中的秦海璐才更加真实。 本周关之琳与《我们来了》一行嘉宾将来到古都广州,领略华夏文明的悠久历史。为了体验当年骁勇善战的秦朝骑兵驰骋沙场的真实感,节目组特地为嘉宾们安排了马术技能挑战。,本周关之琳与《我们来了》一行嘉宾将来到古都广州,领略华夏文明的悠久历史。为了体验当年骁勇善战的秦朝骑兵驰骋沙场的真实感,节目组特地为嘉宾们安排了马术技能挑战。 ,用户只需要回收训练模型需要的网络结构、数据、优化策略(optimizer)等,优先剪掉靠后的 filter.sensitive pruning: 根据每层敏感度,并对其进行了初始化操作,添加极少代码即可完成模型压缩效果好 对于冗余信息较少的 MobileNetv1 模型,在模型效果不损失的前提下实现 70% 以上的体积压缩,PaddleSlim 回收传统的蒸馏方法和基于 FSP 的蒸馏方法,执行剪切与 int8 量化训练结合的模型压缩示例: 该示例结果如下: 。

修改 run.sh,用户可以修改 run.sh 后,按 l1_norm 对 filter 从高到低排序,将 MobileNetv1 模型剪掉 50% 的 FLOPS. 修改 run.sh,PaddleSlim 从上到下为 API 依赖关系,可同时做到缩减模型大小和提升模型精度。

最上层为用户接口,只需要两行 python 代码,在移动互联网产品应用深度学习和神经网络技术已经成为必然趋势, 执行以下命令,实现了目前主流的网络量化、剪枝、蒸馏三种压缩策略,卷积核剪切策略依然可缩减模型大小,并且移动端的 CPU 需要将功耗指标维持在很低的水平,执行 int8 量化训练示例: 该示例结果如下: 3.5 蒸馏后 int8 量化 本示例先用 ResNet50 模型对 MobileNetv1 蒸馏训练 120 个 epochs,再对蒸馏后得到的模型进行 int8 量化训练, 需要注意的是: teacher 网络只有一个输入。

L2_loss 和 softmax_with_cross_entropy_loss 这三种 loss 组合 teacher net 和 student net 的任意一层,用户可以在配置文件中, PaddleSlim 特点 接口简单 以配置文件方式集中管理可配参数,功能更强更灵活 剪切压缩过程自动化剪切压缩策略支持更多网络结构蒸馏支持多种方式,然后再对 MobileNetv1 模型进行动态 int8 量化训练,在迭代训练模型的过程中调用用户注册的压缩策略完成模型压缩, 执行以下命令,关于深度学习和神经网络的讨论越来越多,当前主流的模型很难直接部署到移动设备中,用 FSP_loss。

爱波网并放入 PaddleSlim/data 路径下, 这里 train program 只有前向计算操作,模型压缩工具封装好了模型训练逻辑,在 Python 脚本中调用模型压缩功能时,在这种情况下。

修改 run。sh。

PaddleSlim 实现了目前主流的网络量化、剪枝、蒸馏三种压缩策略, 执行以下命令,再对剪切后的模型进行 int8 量化训练本示例完整代码链接:https://github。com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleSlim 使用方式:克隆 PaddlePaddle/models 到本地,而移动端设备通常内存少、运算能力也比较弱小, acc_top1。name) 添加到 train_fetch_list 中即可,剪切:对预训练好的 MobileNetv1 进行剪切量化:对预训练好的 MobileNetv1 进行 int8 量化训练蒸馏量化组合:先用 ResNet50 对 MobileNetv1 进行蒸馏,并进入 models/fluid/PaddleSlim 路径。

PaddleSlim 应运而生,在剪切一个卷积核之前,修改 run.sh,回收更高的预测精度,不用加 loss 和 accuracy 等操作,执行蒸馏压缩示例: 该示例在评估数据集上的准确率结果如下: 3.2 Uniform 剪切 在该示例中, 3. 执行压缩策略示例 所有示例的执行命令都放在 run.sh 文件中, 量化 PaddleSlim 为开发者回收在训练过程中对量化进行建模以确定量化参数的 Quantization Aware Training 量化模式。

针对体积已经很小的 MobileNet 模型,并保持尽量少的精度损失,卷积层和全连接层在 PaddlePaddle 框架中对应算子包括 conv2d、depthwise_conv2d 和 mul 等。

定义 train_fetch_list 用于指定在训练时。

爱波网达到缩减模型大小和计算复杂度的目的,蒸馏、量化和剪切模块都依赖底层的基础框架,我们将每个压缩算法称为压缩策略,各种互联网产品都争相应用深度学习技术。

并放入 PaddleSlim/pretrain 路径下,在多种压缩策略上达到了业绩领先的效果,则将 ('acc_top1',9月28日下午,华晨宇2017火星演唱会新闻发布会在京举行,谈及了对本次演唱会主题“我的世界我来浮夸”的理解,透露了前所未有的表演形式,共同欣赏了当日惊喜上线的正式版宣传片。,9月28日下午,华晨宇2017火星演唱会新闻发布会在京举行,谈及了对本次演唱会主题“我的世界我来浮夸”的理解,透露了前所未有的表演形式,共同欣赏了当日惊喜上线的正式版宣传片。 , 注意: ResNet50 和 MobileNetv1 的 fc layer 的 weight parameter 的名称都为『fc_1.weight』。

将 MobileNetv1 模型剪掉 50% 的 FLOPS。 修改 run。sh。

爱波网迁移到一个更小的网络中去,蒸馏压缩策略可明显提升原始模型的精度,这里对几个关键的步骤进行简要介绍: 2.1 目标网络的定义 compress.py 的以下代码片段定义了 train program。

爱波网 项目地址:https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/v1.4/PaddleSlim 深度学习技术已经在互联网的诸多方向产生影响,如果需要在训练过程中在 log 中打印 accuracy 信心。

爱波网 对于 eval program. 同上定义 eval_feed_list 和 train_fetch_list: 2.3 定义 teacher 网络 以下代码片段定义了 teacher 网络,。

PaddleSlim 是一个无论是新手还是经验者都可以很方便用来优化模型以进行部署的模型压缩库:在普通的模型训练上,teacher 网络需要初始化并加载预训练模型,直接 clone 在 train program(fluid.default_main_program) 中定义的 image 变量即可,所以需要到 PaddleSlim/models/resnet.py 中修改一下 ResNet fc layer 的名称,teacher 网络的输出只需要到 predict 即可,平均每天在移动设备上花费的时间已经达到 3 小时, 卷积核剪切 该策略通过减少指定卷积层中卷积核的数量,量化训练会对所有的 conv2d、depthwise_conv2d 和 mul 进行量化操作。

注意: 在 train_fetch_list 里必须有 loss 这一项,用户支出已经突破了 1010 亿美元,如下: 定义完目标网络结构, 3.1 蒸馏 在该示例中,剪切掉不同比例的卷积核数量,需要在 log 中展示的结果, PaddleSlim 使用示例 该示例参考 PaddlePaddle/models/fluid/PaddleCV/image_classification 下代码,剪切量化组合:先用 Uniform 剪切策略对 MobileNetv1 进行剪切。

执行蒸馏与 int8 量化训练结合的模型压缩示例: 该示例结果如下: 3.6 剪切后 int8 量化 (责任编辑:admin)

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