向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx一、背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型...
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2021-10-26 14:08:02
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目录标题序言1.1 网络剪枝1.2 问题解答2.1 模型蒸馏2.2问题解答3.1 参数量化4.1网络结构调整4.2 回忆CNN知识点 序言现在，我们关注的网络结构都是大参数的模型，虽然可能准确率不错，但是实际应用上，我们需要能够把模型应用在移动设备上，但移动设备上的计算力受限，所以模型无法应用，这个时候就有人提出模型压缩、模型蒸馏、Teacher-student等等方法。模型压缩是为了 可以用更
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2024-01-05 20:07:50
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雷锋网 AI 开发者按：近日，TensorFlow 强势推出能将模型规模压缩却几乎不影响精度的半精度浮点量化(float16 quantization)工具。小体积、高精度，还能够有效的改善 CPU 和硬件加速器延迟。TensorFlow 发出相应的文章对该工具做了简要的说明，雷锋网 AI 开发者将其整理编译如下。 Float16 Quantization我们非常高兴能够将训练后的 float1
tensorflow 模型压缩
原创
2021-08-25 15:50:43
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原创
2021-10-14 17:34:53
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# 如何实现 PyTorch 中的模型压缩
模型压缩是提升深度学习模型在资源受限环境中运行效率的一种有效方法。它通过减少模型参数的数量和计算复杂度，来加速推理过程并降低内存需求。本文将指导你如何在 PyTorch 中实现模型压缩的基本流程，下面我们将逐步探讨。
## 模型压缩流程概述
在进行模型压缩时，通常需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
Draco 是用于网格压缩的 glTF 扩展以及由 Google 开发的开源库，用于压缩和解压缩 3D 网格以显着减小 3D 内容的大小。它压缩顶点位置、法线、颜色、纹理坐标和任何其他通用顶点属性，从而提高在网络上传输 3D 内容的效率和速度。这意味着 更小的文件大小 和 更快的流式传输，尤其是在 3D Tiles 的情况下，当新的图块出现或需要新的细节级别时，它经常流式传输新的 glTF 模型。
模型压缩为了将tensorflow深度学习模型部署到移动/嵌入式设备上，我们应该致力于减少模型的内存占用，缩短推断时间，减少耗电。有几种方法可以实现这些要求，如量化、权重剪枝或将大模型提炼成小模型。在这个项目中，我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩。目前我只使用权重量化来减小模型大小，因为根据 Mac 上的测试结果，完整 8 位转换没有提供额外的好处，比如缩短推断时间。（由于
原创
2023-05-31 10:50:58
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# Java 模型压缩：从理论到实践
模型压缩是深度学习中的一个重要领域，旨在减少机器学习模型的大小和计算需求，同时尽可能保留其性能。对于Java开发者来说，理解模型压缩的基本概念以及如何在Java环境中实现这些技术是非常重要的。本文将介绍模型压缩的基本概念，并提供一个简单的代码示例来演示如何在Java中实现一个压缩模型的做法。
## 模型压缩的基本概念
在深度学习中，模型通常由大量参数构成
摘要复杂度的检测模型虽然可以取得SOTA的精度，但它们往往难以直接落地应用。模型压缩方法帮助模型在效率和精度之间进行折中。知识蒸馏是模型压缩的一种有效手段，它的核心思想是迫使轻量级的学生模型去学习教师模型提取到的知识，从而提高学生模型的性能。已有的知识蒸馏方法可以分别为三大类：基于特征的（feature-based，例如VID、NST、FitNets、fine-grained feature im
目录一、背景介绍二、数据构建三、模型构建及训练3.1 采用预训练的权重进行训练3.2 固定模型的参数，训练过程中不更新3.3 如何保存训练好的模型？3.4 如何查看可视化训练过程？四、模型预测五、查看网络各层的参数六、可视化激活特征图一、背景介绍图像二分类是指将图像分成两个类别的任务，通常是将图像分为“正类”和“负类”。其中，正类指需要分类的目标，负类则是其他不需要分类的图像。图像二分类一般使用监
1.before目前深度网络模型压缩方法主要有以下几个方向：更精细的模型设计：SqueezeNet、MobileNet等模型裁剪：队训练好的模型找到一种评价手段，剔除不重要的 connections 和 filrers核稀疏： 训练过程中对权重更新进行诱导，让其稀疏。使用稀疏矩阵在硬件上效果不明显2.基于核稀疏方法核的稀疏分为 regular 和 irregular ，regular 稀疏后，裁剪
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2023-09-07 10:39:34
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DEEP COMPRESSION主要流程：pruning（剪枝）trained quantization（量化训练）Huffman coding（霍夫曼编码）首先通过学习重要的连接来修剪网络；接下来，量化权重以实施权重共享；最后，应用霍夫曼编码。实际效果可以将AlexNet 无准确率损失压缩35倍，240MB到6.9MB，VGG-16压缩49倍，552MB到11.3MB。 Network Prun
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2023-09-01 08:42:25
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作者 | Chilia 整理 | NewBeeNLP基于Transformer的预训练模型的趋势就是越来越大，虽然这些模型在效果上有很大的提升，但是巨大的参数量也对上线这些模型提出挑战。对于BERT的模型压缩大体上可以分为 5 种（其他模型压缩也是一样）： 知识蒸馏 ：将 te
一、场景需求解读 在现实场景中，我们经常会遇到这样一个问题，即某篇论文的结果很棒，但是作者
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2022-08-01 13:49:59
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深度学习模型压缩模型压缩是指在可接受的精度下尽可能的减少模型计算量和参数。模型压缩有剪枝、量化、知识蒸馏等方法。剪枝网络剪枝是模型压缩使用较为普遍的一种方法。主要通过减少网络参数、降低结构复杂度来增强网络泛化性能和避免过拟合，以此得到更轻量、高效的应用模型。按剪枝细粒度可将剪枝分为卷积核剪枝、单个权重剪枝、隐藏层剪枝等方法。虽然剪枝方法很多，但思想也大同小异，每种剪枝方法都会面对怎样判断冗余参数的
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2023-12-06 15:27:40
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通常我们训练出的模型都比较大，将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩（model compression）可以将大模型压缩成小模型，压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法：网络裁剪（network pruning）、知识蒸馏（knowledge distillation）、参数量化（parameter quantizatio
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2023-10-29 20:59:30
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目前在人工智能领域，算法的商业应用方式一般有云端和嵌入式两种。其中嵌入式设备对内存和算法响应时长有一定的限制，而绝大部分深度学习模型为了获取较好的性能设计的层数较高（原因涉及到模型复杂性、模型性能、模型过拟合三者之间的关系），因此训练得到的参数及模型文件较大，在工业上的应用价值不高，由此出现了模型压缩的需求，目标是保证模型预测效果的同时尽可能减小模型大小。可以从两个方面入手：从模型设计出发：更小、
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2023-10-13 07:20:35
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文章目录前言一、环境搭建二、代码拉取三、数据集准备四、模型准备五、开始压缩六、结果对比1、体积对比：2、推理速度（3080Ti下未开trt）七、错误解决总结 前言当我们利用深度学习训练出我们的模型之后，下一步会做什么呢？无疑是去测试我们的模型，精度达到标准既可发布上线，那发布之后我们会发现的问题是->推理时间慢，那我们该怎么做呢？以下几个思路可供借鉴，这里以yolov5为例：更改网络为轻量
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2023-11-30 23:13:23
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主要介绍模型压缩的必要性，以及常用的模型压缩方法：张量分解，模型剪枝，模型量化。
一、背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型
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2023-09-18 08:23:15
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