【实践Pytorch中的模型剪枝方法】的更多相关文章

Python机器学习笔记：深入学习Keras中Sequential模型及方法

Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性.从头到尾的结构顺序,不分叉,是多个网络层的线性堆叠. Keras实现了很多层,包括core核心层,Convolution卷积层.Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构. 我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数,来创建一个Sequential模型. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activa…

深入学习Keras中Sequential模型及方法

https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9579490.html…

pytorch 中LSTM模型获取最后一层的输出结果，单向或双向

单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embeddings = 300 hidden_size = 128 number_layer = 3 input = torch.randint(low=0,high=256,size=[batch_size,seq_len]) #[64,20] embedding = nn.Embedding(num_e…

zz模型剪枝

论文总结 - 模型剪枝 Model Pruning  发表于 2018-10-03 模型剪枝是常用的模型压缩方法之一.这篇是最近看的模型剪枝相关论文的总结. Deep Compression, Han Song 抛去LeCun等人在90年代初的几篇论文,HanSong是这个领域的先行者.发表了一系列关于模型压缩的论文.其中NIPS 2015上的这篇Learning both weights and connections for efficient neural network着重讨论了对模型进…

深入了解CSS中盒子模型

CSS中盒子模型介绍 什么是盒子? 盒子是用来存储物品,我们可以将盒子理解为酒盒,酒盒有什么组成的呢? 有酒可以喝.有填充物保护酒防止酒被摔坏.纸盒子. 我们怎么理解CSS中的盒子呢,CSS中盒子有什么组成的呢?有内容.内边距.边框.外边距. CSS中盒子的主要属性有5种如:width宽度.height高度.padding内边距.border边框.margin外边距. CSS中盒子模型实践 CSS中盒子模型实践,给大家看看我们CSS中的盒子长什么样. 代码块 <!DOCTYPE html> &…

PyTorch中的Batch Normalization

Pytorch中的BatchNorm的API主要有: 1 torch.nn.BatchNorm1d(num_features, 2 3 eps=1e-05, 4 5 momentum=0.1, 6 7 affine=True, 8 9 track_running_stats=True) 一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的,都有一个属性trainning指定是否是训练状态,训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的,比如BN层或者Dropout层.通常用model.t…

pytorch中检测分割模型中图像预处理探究

Object Detection and Classification using R-CNNs 目标检测:数据增强(Numpy+Pytorch) - 主要探究检测分割模型数据增强操作有哪些? - 检测分割模型图像输入大小?检测模型Faster rcnn输入较大800+:而ssd则有300,512之分:分割模型一般deeplab使用321,513,769等:输入大小对结果敏感吗? - 检测分割模型的batch-szie都比较小:这对显存消耗很大,和输入大小的关系?本身分割模型deeplab系列就…

详解Pytorch中的网络构造，模型save和load，.pth权重文件解析

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul…

pytorch中网络特征图(feture map)、卷积核权重、卷积核最匹配样本、类别激活图(Class Activation Map/CAM)、网络结构的可视化方法

目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型.改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征.哪些区域对于识别真正起作用.也不知道网络是根据什么得出了分类结果.为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务的作用,…

总结一下一般游戏中3D模型各种勾边方法遇到的工程性问题

以前做过简单的rim light勾边,几何勾边,这次又做了后处理的勾边,工程化的时候,都遇到很多问题,简单总结一下. 首先是火炬之光勾边效果,类似轮廓光的实现,简单的卡通渲染也是通过类似的算法加采样色阶图实现. 火炬中的勾边相当于为角色添加内测光的效果,即通过计算标准散射点积运算来确定顶点法线N和光线向量L之间角度的余弦,用以确定顶点或像素接收到多少光线:s=L·N. 算法的优势就是: 实现比较简单,通过调整参数就可以开关内测勾边光的效果.可以使用顶点法线,这样更省,火炬中就是vertex Sh…