# ln_structured裁剪 prune.ln_structured(module, name="weight", amount=0.5, n=2, dim=0) 在使用权重裁剪需要注意: 权重裁剪并不会改变模型的权重大小,只是增加了稀疏性; 权重裁剪并不会减少模型的预测速度,只是减少了计算量; 权重裁剪的参数比例会对模型精度有影响,需要测试和验证; 权重量化 32-bit的乘加...
2)三值量化:改进的二值量化,在二值网络函数(-1,+1)的基础上,显式地增加0这个量化值。 3)多值量化:使用8big或16bit定点数来表示。 2. 构建新的小型网络:知识蒸馏、紧凑网络设计 迁移学习/知识蒸馏: (采用预训练好的复杂模型的输出作为监督信号去训练另外一个简单的网络。) 迁移学习:将一个模型的性能迁移...
通过剪枝、权重共享和权重量化以及哈夫曼编码等方法,作者在AlexNet和VGG-16 等模型上使用这些方法,可以在没有精度损失的情况下,把alexnet模型参数压缩35倍,把VGG模型参数压缩49倍。 1、剪枝就是去掉一些不必要的网络权重,只保留对网络重要的权重参数 2、权值共享就是多个神经元的链接采用同一个权值,权重量化就是用更...
注意,LWC 与 LET 引入的额外参数在模型量化完后都可以被消除,即 OmniQuant 不会给量化模型引入任何额外开销,因此其可直接适配于现有的量化部署工具。 实验性能 上图显示了 OmniQuant 在 LLaMA 模型上仅权重量化结果的实验结果,更多 OPT 模型结果详见原文。可以看出,OmniQuant 在各种 LLM 模型(OPT、LLaMA-1、LLaMA...
您好,裁剪后的模型用infer_cpu.py测试,精度正常如下: 但是用这个目录下的量化后的模型进行测试输出的完全就是错的 !cd /home/aistudio/work/模型推理测试/ && python infer_cpu.py \ --task_name token_cls \ --model_path /home/aistudio/model_compress_test/width_mult_0.75 >>> [InferBackend] Engine...
实例分割模型量化裁剪 实例分割应用场景 计算机视觉之语义分割 2017年10月11日 人工智能被认为是第四次工业革命,google,facebook等全球顶尖、最有影响力的技术公司都将目光转向AI,虽然免不了存在泡沫,被部分媒体夸大宣传,神经网络在图像识别,语音识别,自然语言处理,无人车等方面的贡献是毋庸置疑的,随着算法的不断完善...
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PaddleNLP新发中文特色小模型PP-MiniLM,蒸馏、裁剪、量化级联模型压缩技术! - 飞桨AI Studio
提出了一种联合模型裁剪量化和资源分配的方法,采用的分布式联邦学习系统主要包括两个阶段,在第一阶段,模型更新的主要过程是服务器将全局模型广播到所有客户端,然后每个客户端使用其自身小批量数据进行局部随机梯度下降来更新本地模型。在第二阶段,将对服务器进行模型聚合。客户端将其本地模型上传到服务器,服务器通过...
量化是指将模型权重从全精度(例如位float)量化到低精度(例如位int),从而实现模型压缩。本文中,作者使用了[1]中的训练方式:设全精度模型权重向量化为,首先通过一个裁剪因子将其修剪到范围内(不在此范围内的分量会被设为或)并等比例缩放到。然后通过量化函数将其映射到离散集合中,其中,为量化的目标数,也即权重位...