Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的区别 一、Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparalle ...
引自:https: zhuanlan.zhihu.com p 方法主要有模型结构优化 模型剪枝 模型量化 知识蒸馏。 模型结构优化 总览各种深度学习模型,可以发现它们都是由一个个小组件组装而成,只是初期先把模型做大做强,后期落地遇到问题时,再瘦身优化。具体的优化方法依赖于具体的模型和业务,需要研究员因地制宜。上述这些优化操作都依赖于人工经验,费时费力,组合优化这种事情更适合让机器来做,于是神经网络 ...
2020-07-25 16:07 0 2021 推荐指数:
Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的区别 一、Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparalle ...
概述 研究框架 浅层压缩 模型裁剪 知识蒸馏 深层压缩 量化 轻量级网络 网络结构搜索 总结 概述 深度学习作为机器学习领域的分支,近年来在图像识别与检索、自然语言处理、语音识别等诸多领域中都展现出非常优越的性能。深度学习以人工神经网络为基本架 ...
现状 知识蒸馏 核心思想 细节补充 知识蒸馏的思想最早是由Hinton大神在15年提出的一个黑科技,Hinton在一些报告中将该技术称之为Dark Knowledge,技术上一般叫做知识蒸馏(Knowledge Distillation),是模型加速中的一种 ...
核心思想 通道裁剪的效果 细节补充 "看图说话" 目标函数解读 论文题目: Channel Pruning for Accelerating Very ...
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,但是作者提供的训练模型是使用pytorch训练的,而我自己却比较擅长用tensorflow,我想要使用该模型做一些其它的项目。那么很多人就会采取一种方式,去阅读别人的论文、理解别人的代码,然后使用自己熟悉的工具 ...
1、学习率设置策略 Pytorch 已经实现了两种方法:「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。参考文档:https://pytorch.org/docs/stable ...
深度神经网络在人工智能的应用中,包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理等各方面,在取得巨大成功的同时,这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存开销,严重阻碍了资源受限下的使用。模型压缩是对已经训练好的深度模型进行精简,进而得到一个轻量且准确率相当的网络,压缩后的网络具有更小的结构和更少的参数 ...
简介 将深度学习模型应用于自动驾驶的感知任务上,模型预测结果的准确性和实时性是两个重要指标。一方面,为了确保准确可靠的感知结果,我们会希望选择多个准确性尽可能高的模型并行执行,从而在完成多种感知任务的同时,提供一定的冗余度,但这不可避免的意味着更高的计算量和资源消耗。另一方面,为了确保车辆 ...