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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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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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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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,
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
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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深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量神经元激活值趋近于0，将这些神经元去除后可以表现出同样的模型表达能力，这种情况被称为过参数化，而对应的技术则被称为模型剪枝。 卷积核的元素可分为 单个像素、行列、通道、卷积核，可分别在 不同元素上实现剪枝，如下图细粒度剪枝(fine-grained)：即对连接或者神经元进行剪枝，它是粒度最小的剪枝。向量剪枝(vector-lev
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2023-12-01 15:46:52
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模型剪枝什么是模型剪枝模型剪枝是一种从神经网络中移除“不必要”权重或偏差（weight/bias）的模型压缩技术。它可以通过减少模型的大小和计算量来提高模型的效率和速度。模型剪枝可以分为细粒度剪枝、粗粒度剪枝和结构化剪枝等不同的剪枝方法。细粒度剪枝是指对连接或者神经元进行剪枝，它是粒度最小的剪枝。粗粒度剪枝是指对层进行剪枝，它是粒度最大的剪枝。结构化剪枝是指对层或者卷积核进行剪枝，它是介于细粒度剪
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2024-02-22 10:58:36
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学习如何通过剪枝来使你的模型变得更小剪枝是一种模型优化技术，这种技术可以消除权重张量中不必要的值。这将会得到更小的
原创
2024-05-20 11:10:02
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定义：剪枝方法探索模型权重中的冗余， 并尝试删除/修剪冗余和非关键的权重。目的：减小模型大小并加速模型训练/推断，同时不会显着降低模型性能。分类： 根据剪枝位置：非结构化剪枝和结构化剪枝 (1)非结构化剪枝：分别修剪每个单独的权重： (2)结构化剪枝：修剪是修剪一组规则的权重，如filte
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2023-11-13 22:35:55
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剪枝教程目录摘要前提需要创建模型检视模块对一个模型进行剪枝迭代剪枝序列化修剪过的模型修剪再参量化修剪模型中的多个参数全局剪枝使用自定义修剪功能扩展torch.nn.utils.prune摘要 最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲精度的情
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2023-12-13 19:58:49
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pytorch 实现剪枝的思路是 生成一个掩码，然后同时保存 原参数、mask、新参数，如下图 pytorch 剪枝分为 局部剪枝、全局剪枝、自定义剪枝；局部剪枝 是对 模型内 的部分模块 的 部分参数 进行剪枝，全局剪枝是对 整个模型进行剪枝； 本文旨在记录 pytorch 剪枝模块的用法，首先让我们构建一个模型import torch
from torch im
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2023-10-04 22:38:21
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在网络的许多参数中，有些是冗余的，对输出的贡献不大。如果您可以根据神经元在神经网络中的贡献程度对其进行排名，则可以从网络中删除排名较低的神经元，从而使网络更小，更快。 建立更快/更小的网络对于在移动设备上运行这些深度学习网络很重要。可以根据神经元权重的L1 / L2平均值，其平均激活次数，某个验证集上神经元不为零的次数以及其他创造性方法来进行排名。修剪后，准确性将下降（修剪较少，下降不会太大），并
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2024-02-26 17:27:42
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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
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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另外，pytorch 框架还提供了一些帮助函数:torch.nn.utils.prune.is_pruned(module): 判断模块 是否被剪枝。torch.nn.utils.prune.re会结合微软的开源nni工具来实现模型剪枝功能。
原创
2024-07-31 11:26:50
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剪枝有助于实现更紧凑的模型表示。宽泛而言，剪枝力图删除对输出预测几乎无用的神经元。这一过程通常涉及较小的神经权重，而较大的权重由于在推理过程中具有较高的重要性而会得到保留。随后，可在剪枝后的架构上对网络做重新训练，调优输出。图 对蒸馏模型知识表示做剪枝的图示...
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2020-11-27 11:26:57
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模型创建Module、模型容器Containers、AlexNet网络搭建及常用网络层背景Pytorch模型的创建模型的创建步骤nn.Module类nn.Parameternn.functionalnn.Module模型容器Containersnn.Sequentialnn.ModuleListnn.ModuleDictAlexNet构建常用网络层卷积运算与卷积层nn.Conv2d卷积
记录以下最近实验室的工作：模型的压缩和加速，虽然针对的是yolov3，但是剪枝的对象还是CBL层（即Conv Layer + BN Layer + LeakyReLU Layer），因此我觉得可能有一些通用的参考价值。 文章目录通道剪枝：稀疏训练策略层剪枝：微调精度恢复训练：github 剪枝顾名思义，就是通过一些算法或规则删去一些不重要的部分，来使模型变得更加紧凑，减小计算或者搜索的复杂度，一种
