定义tensorflow的输入节点：tensorflow的输入节点定义方式基本上有三种，分别是：通过占位符定义、通过字典类型定义、直接定义。其中最常用的就是通过占位符定义、通过字典类型定义。这两种的区别在于当输入比较多的时候一般使用字典类型定义。下面通过代码来进行详细的解释：通过占位符来进行定义：1 X = tf.placeholder("float") # 代表x的输入值
2 Y = tf.pl
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2024-05-18 15:07:15
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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 Deep Neural Networks文献地址：https://arxiv.org/pdf/1707.06168.pdf源码地址：https://github.c
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2024-06-24 18:37:22
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论文题目：《Pruning Filters For Efficient ConvNets》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1608.087101. 概述 由于CNN通常在不同的 Filter 和特征信道之间具有显着的冗余，论文中通过修剪 Filter 来减少CNN的计算成本。与在整个网络中修剪
文章目录前言一、TensorFlow1.x1.在2.x环境中运行1.x程序2.定义计算图3.变量初始化4.创建执行会话5.占位符6.TensorBoard可视化工具二、TensorFlow2.x1.Tensor类2.张量创建3.维度变换4.张量索引5.张量运算总结 前言简单记录一些TensorFlow1.x中的操作，主要记录TensorFlow2.x中张量的创建和运算。一、TensorFlow1
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2024-04-01 06:45:20
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最近刚接触深度学习项目，负责网络模型压缩与加速。基于自己的理解，写一下对通道剪枝的理解。博主主要通过叙述帮助你理解为什么要进行通道剪枝，本文涉及的数学理论知识较少，希望阅读本文后能帮助你建立一个概念，我为什么要干这件事？以及这件事干了有意义吗？初步理解通道剪枝，顾名思义，就是对卷积通道 进行裁剪，以达到网络模型减小的目的。但是这里就涉及到两个问题：如何裁剪？裁剪之后模型性能如何评价？这里通过一个例
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2024-08-21 09:43:45
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说明此系列文档为学习中国大学mooc,浙江大学开设的《深度学习应用开发-TensorFlow实践》随堂笔记。介绍TensorFlow是一个开放源代码软件库，用于高性能数值计算。借助其灵活的架构，可以将工作灵活地部署在多种平台（CPU,GPU,TPU）和多种设备（桌面设备，服务器集群，移动设备，边缘设备等）最初由Google Brain团队的工程师与研究院研发，可为机器学习与深度学习提供强力支持。开
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2024-10-17 17:25:35
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前言在深度学习中，有时候我们需要对某些节点的梯度进行一些定制，特别是该节点操作不可导（比如阶梯除法如），如果实在需要对这个节点进行操作，而且希望其可以反向传播，那么就需要对其进行自定义反向传播时的梯度。在有些场景，如[2]中介绍到的梯度反转(gradient inverse)中，就必须在某层节点对反向传播的梯度进行反转，也就是需要更改正常的梯度传播过程，如下图的所示。在tensorflow中有若干
在TensorFLow2中进行神经网络模型的训练主要包括以下几个主要的步骤：导入相关模块import准备数据，拆分训练集train、测试集test搭建神经网络模型model (两种方法：Sequential或自定义模型class)模型编译model.compile()模型训练model.fit()查看模型model.summary()模型评价模型预测model.predict()model.com
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2024-07-15 14:00:38
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该部分内容主要介绍了介绍了如何创建张量，对张量进行索引切片，维度变换和常见的数学运算等操作。1、数据类型标量、向量、矩阵。import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf
a = 1.2
aa = tf.constant(1.2) # 创建标量
b = tf.constant([1.2,
大家好，我是极智视界。本文主要聊一聊模型剪枝之通道剪枝相关实践分享。
原创
2022-04-19 16:37:33
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本文介绍 机器学习 TensorFlow2.0 官方入门程序。我觉得这个入门程序不容易看懂，所以做一个解说。其实更简单易懂的入门程序是我的 机器学习 tensorflow 2 的hello world机器学习 TensorFlow2.0 官方入门程序在 https://tensorflow.google.cn/overview/ ，有个中文翻译解释了的在 T
目录1、TensorFlow2.0主要特征2、架构2.1 read &preprocess data2.2 tf.keras2.3 Premade Estimators2.4 distribution strategy2.5 SaveModel3、开发流程4、强大的跨平台能力5、 强大的研究实验1、TensorFlow2.0主要特征tf.keras和eager mode更加简单鲁棒的跨平台
摘要：所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。
作者：嵌入式视觉。一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（Unstructured Puning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的
【GiantPandaCV】ThiNet是一种结构化剪枝，核心思路是找到一个channel的子集可以近似全集
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2021-07-02 11:41:04
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亮点:原理，code
论文和原理和参考上一篇博客:Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
通道裁剪在训练时需要做什么？
在训练的时候需要训练一个通道稀疏特性的模型，实现通道稀疏化需要将和一个通道有关联的所有输入和输出的连接都剪掉。
其如何训练一个通道稀疏的模型的？
利用BN层的缩放因子，引入缩放因子
原创
2021-09-06 17:37:22
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目录 认识TensorflowTensorflow特点下载以及安装Tensorflow初体验Tensorflow进阶图op会话Feed操作张量变量可视化学习Tensorboard 认识TensorflowTensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维
ThiNet是一种结构化剪枝，核心思路是找到一个channel的子集可以近似全集，那么就可以丢弃剩下的channel，对应的就是剪掉剩下的channel对应的filters。剪枝算法还是三步剪枝：train-prune-finetune，而且是layer by layer的剪枝。本文由作者授权首发于GiantPandaCV公众号。
0、 介绍
ThiNet是南京大学lamda实验室出品，是ICCV
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2021-06-14 23:10:08
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论文：https://arxiv.org/pdf/1708.06519.pdfBN层中缩放因子γ与卷积层中的每个通道关联起来。在训练过程中对这些比例因子进行稀疏正则化，以自动识别不重要的通道。缩放因子值较小的通道(橙色)将被修剪(左侧)。剪枝后，获得了紧凑的模型(右侧)，然后对其进行微调，以达到与正常训练的全网络相当(甚至更高)的精度。BN层原理： 归一化化后，BN层服从正态分布，当γ,
1 处理结构计算图纸Tensorflow先要定义神经网络的结构, 然后再把数据放入结构当中去运算和 training. 因为TensorFlow是采用数据流图（data flow graphs）来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算. 节点（Nodes）在图中表示数学操作,图中的线（edges）则表示在节点间相互联
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2024-06-16 20:53:03
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所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型
原创
2023-05-21 20:26:11
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