模型壓縮經典的論文總結於此,方便以后查找!!! Survey Recent Advances in Efficient Computation of Deep Convolutional Neural Networks, [arxiv '18] A Survey of Model ...
轉載自:CSDNNine days 近日,Intel 開源了一個用於神經網絡壓縮的開源 Python 軟件包 Distiller,它可以減少深度神經網絡的內存占用 加快推斷速度及節省能耗。Distiller 為 PyTorch 環境提供原型和分析壓縮算法,例如產生稀疏性張量的方法和低精度運算等。 項目地址:https: github.com NervanaSystems distiller 文檔 ...
2019-07-15 14:57 1 2762 推薦指數:
模型壓縮經典的論文總結於此,方便以后查找!!! Survey Recent Advances in Efficient Computation of Deep Convolutional Neural Networks, [arxiv '18] A Survey of Model ...
深度神經網絡模型壓縮和加速方法 綜合現有的深度模型壓縮方法,它們主要分為四類: 1、參數修剪和共享(parameter pruning and sharing) 2、低秩因子分解(low-rank factorization) 3、轉移/緊湊卷積濾波器(transferred ...
1. NNI簡介 NNI是微軟發布的一款自動機器學習(AutoML)開源項目,對機器學習生命周期的各個環節做了更加全面的支持,包括特征工程、神經網絡架構搜索(NAS)、超參調優和模型壓縮在內的步驟,你都能使用自動機器學習算法來完成。 微軟自動深度學習工具 NNI 具備以下優勢 ...
Reference: https://github.com/NervanaSystems/distiller https://nervanasystems.github.io/distiller/index.html PART I: 介紹 Distiller模型壓縮包含的算法: 稀疏 ...
A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks 一、研究背景 在神經網絡方面,早在上個世紀末,Yann LeCun等人已經使用神經網絡成功識別了郵件上的手寫郵編。至於深度 ...
原文:https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 寫得非常好,可以細讀 全連接網絡 VS 卷積網絡 全連接神經網絡之所以不太適合圖像識別任務,主要有以下幾個方面的問題: 參數數量太多 考慮一個輸入1000*1000像素的圖片(一百萬像素 ...
轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30548590 大型神經網絡具有大量的層級與結點,因此考慮如何減少它們所需要的內存與計算量就顯得極為重要,特別是對於在線學習和增量學習等實時應用。此外,近來智能可穿戴設備的流行也為研究員提供了在資源(內存、CPU、能耗和帶寬 ...
轉載自: https://blog.csdn.net/qq_24305433/article/details/80844548 由於訓練模型時使用的是新版本的pytorch,而加載時使用的是舊版本的pytorch 解決方法: 1、既然是pytorch版本較老,那最簡單的解決方法當然是 ...