Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的區別 一、Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparalle ...
引自:https: zhuanlan.zhihu.com p 方法主要有模型結構優化 模型剪枝 模型量化 知識蒸餾。 模型結構優化 總覽各種深度學習模型,可以發現它們都是由一個個小組件組裝而成,只是初期先把模型做大做強,后期落地遇到問題時,再瘦身優化。具體的優化方法依賴於具體的模型和業務,需要研究員因地制宜。上述這些優化操作都依賴於人工經驗,費時費力,組合優化這種事情更適合讓機器來做,於是神經網絡 ...
2020-07-25 16:07 0 2021 推薦指數:
Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的區別 一、Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparalle ...
概述 研究框架 淺層壓縮 模型裁剪 知識蒸餾 深層壓縮 量化 輕量級網絡 網絡結構搜索 總結 概述 深度學習作為機器學習領域的分支,近年來在圖像識別與檢索、自然語言處理、語音識別等諸多領域中都展現出非常優越的性能。深度學習以人工神經網絡為基本架 ...
現狀 知識蒸餾 核心思想 細節補充 知識蒸餾的思想最早是由Hinton大神在15年提出的一個黑科技,Hinton在一些報告中將該技術稱之為Dark Knowledge,技術上一般叫做知識蒸餾(Knowledge Distillation),是模型加速中的一種 ...
核心思想 通道裁剪的效果 細節補充 "看圖說話" 目標函數解讀 論文題目: Channel Pruning for Accelerating Very ...
一、場景需求解讀 在現實場景中,我們經常會遇到這樣一個問題,即某篇論文的結果很棒,但是作者提供的訓練模型是使用pytorch訓練的,而我自己卻比較擅長用tensorflow,我想要使用該模型做一些其它的項目。那么很多人就會采取一種方式,去閱讀別人的論文、理解別人的代碼,然后使用自己熟悉的工具 ...
1、學習率設置策略 Pytorch 已經實現了兩種方法:「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。參考文檔:https://pytorch.org/docs/stable ...
深度神經網絡在人工智能的應用中,包括語音識別、計算機視覺、自然語言處理等各方面,在取得巨大成功的同時,這些深度神經網絡需要巨大的計算開銷和內存開銷,嚴重阻礙了資源受限下的使用。模型壓縮是對已經訓練好的深度模型進行精簡,進而得到一個輕量且准確率相當的網絡,壓縮后的網絡具有更小的結構和更少的參數 ...
簡介 將深度學習模型應用於自動駕駛的感知任務上,模型預測結果的准確性和實時性是兩個重要指標。一方面,為了確保准確可靠的感知結果,我們會希望選擇多個准確性盡可能高的模型並行執行,從而在完成多種感知任務的同時,提供一定的冗余度,但這不可避免的意味着更高的計算量和資源消耗。另一方面,為了確保車輛 ...