经过剪枝操作后的模型,原始的参数存放在了weight_orig中,对应的剪枝矩阵存放在weight_mask中, 而将weight_mask视作掩码张量,再和weight_orig相乘的结果就存放在了weight中。 全局剪枝 局部剪枝只能以部分网络模块为单位进行剪枝,更广泛的剪枝策略是采用全局剪枝(global pruning),比如在整体网络的视角下剪枝掉20%的权重...
通道剪枝: 和模型剪枝的通用算法类似,我们的通道剪枝流程如下: 根据模型的主体结构,我们会筛选出参与剪枝的CBL结构(即Conv Layer + BN Layer + LeakyReLU Layer)的集合,大部分分布于Darknet骨干网络,对于上采样upsample之前的一个CBL不参与剪枝(实验表明这个CBL对精度影响较大)。 如何去评估CBL集合中,每个channel的...
Deepcompression主要分为三个主要的部分:剪枝,量化,哈夫曼编码,下面分别探讨这几种方法并且分析他们在硬件前向配置的加速潜力。 剪枝(purning):其实这个思路的核心非常简单,就是当网络收敛到一定程度的时候,作者认为阈值小于一定权重的权重对网络作用很小,那么这些权重就被无情的抛弃了。注意,是抛弃,彻底抛弃,在复现的...
对神经网络进行剪枝这个想法并不新奇,可追溯至1900年(Yan Lecun的工作-http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-90b.pdf)。其基本的思想是:神经网络的参数众多,但其中有些参数对最终的输出结果贡献不大而显得冗余,剪枝顾名思义,就是要将这些冗余的参数剪掉。 首先,需要根据对最终输出结果的贡献大小来对...
Git 代码地址:https://github.com/hou-yz/pytorch-pruning-2step/blob/master/main.py 模型剪枝的分类较多,有的是减去卷积核里的一个一个参数,有的是减去卷积核中的一块区域,有的将卷积核直接去掉,甚至是将一层网络直接去掉。 今天我们介绍的这个两步剪枝框架,就是进行卷积核的裁剪,也可以被叫做是通道裁剪。
针对部署难题,可以使用剪枝、量化、蒸馏等传统的模型压缩技术,但是这些模型压缩技术整体的流程较长,直接串行结合的效果不佳。而OFA(Once For All)[1]技术巧妙地结合了剪枝、蒸馏和结构搜索策略,不仅提升了压缩效果,还简化了压缩流程。百度飞桨模型压缩工具PaddleSlim新增支持OFA这一实用功能,并在BERT和GAN模型上做了...
一般情况会用L1或者L2来计算各通道权重,然后对通道进行排序后再剪枝。 网络定义 首先我们先定义一个全卷积网络(仅有卷积层和激活函数层),该网络由8层卷积构成,代码如下: class Model(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super(Model, self).__init__() ...
神经网络剪枝是一种用于减小深度神经网络模型参数量和计算量的技术。通过去除网络中冗余和不重要的连接,可以显著减小模型的大小和计算开销,同时保持模型在测试集上的准确率。 在本文中,我将向你介绍如何实现神经网络剪枝的代码,并采用resnet作为示例模型。我将一步一步地解释每个步骤需要做什么,并提供相关的代码和代码...
我们看看34层的残差网络的部分: 在我们的34层的ResNet网络中,首先是个卷积层、其次是个池化层,图中有连接线的结构就是一个残差结构,这个网络就是由一系列的残差结构组成的,最后拼接一个平均池化下采样操作和一个全连接层完成网络输出。 我们来看一下它的效果: ...