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
这三者代表了模型“瘦身”艺术从“粗放雕琢”到“精细手术”再到“自适应变形”的演进路径。| 相对简单 (基于幅值) | 较复杂 (需评估结构重要性) | 非常复杂 (需训练路由/门控网络) || | 结构化剪枝是动态剪枝的基础，动态剪枝是一种特殊的、运行时的结构化剪枝。| 可达极高稀疏度 (90%+) | 压缩率通常适中 (30%-70%) | 不减少存储，只降低。未来的模型优化将不再是单一技术的胜利，而是三者的融合。| 单个权重 | 整个结构 (通道/头/层) | 推理路径上的结构 |
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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一.filter剪枝1.串行模型filter剪枝 In filter pruning we use some criterion to determine which filters are important and which are not. Researchers came u
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2024-05-14 14:33:20
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【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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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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结构化分析方法的概念 软件开发方法学 掌握并能正确运用开发方法，具有事半功倍的作用 软件开发方法 软件开发过程所遵循的办法和步骤 软件开发方法学 指规则、方法和工具的集成，既支持开发也支持以后的演化过程 结构化方法 一种特定的软件开发方法学，一种系统化的软件开发方法，包括：结构化分析方法 1.提供一组术语（符号），指导需求抽象中需要关注的主要方面，并用于表达
Pytorch 剪枝操作实现首先需要版本为 1.4 以上,目前很多模型都取得了十分好的结果, 但是还是参数太多, 占得权重太大, 所以我们的目标是得到一个稀疏的子系数矩阵.这个例子是基于 LeNet 的 Pytorch 实现的例子, 我们从 CNN 的角度来剪枝, 其实在全连接层与 RNN 的剪枝应该是类似, 首先导入一些必要的模块import torch
from torch import nn
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2023-11-07 00:41:31
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结构化程度
是指对某一决策问题的决策过程、决策环境和规律，能否用明确的语言
(
数学的或逻辑学的、形式的或非形式的、定量的或定性的
)
给予说明或描述清晰程度或准确程度。按照决策问题的结构化程度不同把决策问题分成结构化问题、半结构化问题和非结构化问题三种类型。 1)
．结构化决策问题
结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策
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2024-07-08 22:04:53
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可视化tensorboard1.实现神经网络的展示搭建图纸最终的路径打开图纸完整代码效果2.可视化训练过程( biase变化过程)在 layer 中为 Weights, biases 设置变化图表设置loss的变化图给所有训练图合并训练数据在 tensorboard 中查看效果附完整代码 学会用 Tensorflow 自带的 tensorboard 去可视化我们所建造出来的神经网络是一个很好的学
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2024-04-23 08:33:31
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结构化数据、半结构化数据和非结构化数据结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：id name age gender
1 lyh 12 male 2 liangyh 13 female 3 liang 18 male 所
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2024-08-01 12:40:08
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非结构化数据非结构化点 非结构化点是在空间中离散随意分布的点，没有拓扑结构，几何机构也是完全没有规则的。 非结构化点由顶点和多点的单元组成；非结构化点是一种简单但很重要的数据集类型，在部分可视化工作中会使用它来表示无结构的数据。非结构化网格 数据集中最为一般的形式是非结构化网格，其拓扑和几何完全没有结构和规则。 在非结构化网格中，任何单元类型可以按任意形式组合，因此，单元的拓扑范围很广
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2024-07-14 09:51:50
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剪枝分类从network pruning 的粒度来说，可以分为结构化剪枝(structured pruning) 和非结构化剪枝(Unstructured pruning) 两类早期的一些方法是基于非结构化的， 它裁剪的粒度为单个神经元。
如果对kernel进行非结构化剪枝，则得到的kernel是稀疏的，即中间有元素为0的矩阵。除非下层的硬件和计算库对其有比较好的支持，pruning后版本很难得到
前言：Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。在学习Hive之前我们先了解下结构化数据，半结构化数据以及非结构化数据的区别。1.结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：idnameagegender1lyh12male2liangy
原创
2018-06-01 16:48:56
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结构化程度是指对某一决策问题的决策过程、决策环境和规律，能否用明确的语言(数学的或逻辑学的、形式的或非形式的、定量的或定性的)给予说明或描述清晰程度或准确程度。按照决策问题的结构化程度不同把决策问题分成结构化问题、半结构化问题和非结构化问题三种类型。
1)．结构化决策问题
结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策过程和决策方法有固定的规律
原创
2006-11-18 20:54:00
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在学C语言的时候，学过两数交换：《小朋友学C语言（25）：两数交换》 https://www.jianshu.com/p/64bc70f0abfe
原创
2022-08-04 17:36:17
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结构化是指数据是有结构的，比如Mysql是分字段的，每个字段还有类型，查询的时候是针对这些字段的。 非结构化是指数据是没有结构的文本或者二进制。比如全文搜索就是非结构化的查询； 结构化查询：同构数据的集合的查询。 https://segmentfault.com/q/1010000006627162
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2018-10-26 16:52:00
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结构化数据 特点：高度组织和格式化；可以用二维表结构来逻辑表达和实现的数据 存储形式：关系型数据库 非结构化数据 特点：数据结构不规则或不完整、数据模型不固定 存储形式：非关系型数据库 绝大部分数据是非结构化的 半结构化数据 非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML文档、JSON
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2019-10-04 09:49:00
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设计模式方面 1、开发中都用到了那些设计模式?用在什么场合? 答： 每个模式都描述了一个在我们的环境中不断出现的问题，然后描述了该问题的解决方案的核心。通过这种方式，你可以无数次地使用那些已有的解决方案，无需再重复相同的工作。主要用到了MVC的设计模式。用来开发JSP/Servlet或者J2EE的相关应用。简单工厂模式等。 2、UML方面 答： 标准建模语言UML。 用
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2023-12-29 22:57:05
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2018-07-20 10:09:00
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