# 第四种: 用户自定义剪枝(Custom pruning).# 剪枝模型通过继承class BasePruningMethod()来执行剪枝,# 内部有若干方法: call, apply_mask, apply, prune, remove等等.# 一般来说, 用户只需要实现__init__, 和compute_mask两个函数即可完成自定义的剪枝规则设定.import time# 自定义剪枝方法的类, 一定要继承...
模型压缩就是对模型的这些参数进行压缩处理,首要考虑的主要就是权重和偏置,使用的具体方法就是本文重点要介绍的量化、剪枝和蒸馏。 量化 量化就是降低模型参数的数值精度,比如最开始训练出的权重是32位的浮点数,但是实际使用发现用16位来表示也几乎没有什么损失,但是模型文件大小降低一般,显存使用降低一半,处理器和内存...
大模型量化是一个复杂的过程，需要深入理解模型的架构和推理流程。此外，量化可能会引入额外的计算开销，因此需要仔细设计和优化量化操作。尽管如此，量化技术为大模型的广泛应用提供了可能性，使得这些强大的模型能够在资源有限的设备上运行，为用户提供更加便捷和智能的服务。
剪枝(Pruning) 剪枝是一种通过移除模型中不重要或不活跃的参数(通常是权重)来减少模型大小的技术。它通过分析哪些参数对最终输出影响较小,然后将这些参数从模型中删除,从而减少计算量和内存使用。 剪枝后,模型的参数数量减少,但通常仍然保持类似的性能。 举例 有一棵树(这棵树代表你的模型),这棵树上有许多枝条(这...
量化训练能在训练阶段直接优化量化模型 。模型剪枝是去除模型中冗余连接或参数的操作 。 剪枝可分为非结构化剪枝和结构化剪枝 。非结构化剪枝能更灵活地去除冗余参数 。基于幅度的剪枝方法是常见的非结构化剪枝策略 。结构化剪枝则以整个神经元或卷积核为单位进行 。通道剪枝是结构化剪枝的一种典型方式 。剪枝阈值的...
剪枝分为结构化剪枝和非结构化剪枝 。结构化剪枝以层或块为单位去除连接 。蒸馏有基于输出层的蒸馏和中间层的蒸馏 。 基于输出层蒸馏用输出结果指导小模型 。量化过程中需权衡精度损失和压缩率 。不能因过度量化导致模型性能严重下降 。剪枝要准确识别不重要的连接和参数 。避免误剪重要部分影响模型表现 。蒸馏时要...
2.1剪枝：剪枝是指在不影响模型性能的前提下，通过删除模型中不必要的连接或节点来减小模型的大小和计算量。剪枝技术通常分为结构剪枝和非结构剪枝两种。结构剪枝是指删除整个层或者一些特定的通道、滤波器等结构，而非结构剪枝则是直接删除某些权重或节点。2.2量化：量化是指将模型中的浮点数参数转换为低精度的整数...
今天咱们就来简单聊聊模型压缩的四大核心技术,量化、剪枝、蒸馏和二值化。 视频中提到的参考论文: https://arxiv.org/pdf/1603.05279 https://arxiv.org/pdf/2004.09602 https://arxiv.org/pdf/1511.00363 https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/37631.pdf...
模型剪枝及量化 小小的厂里挖呀挖 好好工作,认真生活 在实际工程中我们往往需要在pc端进行部署安装,这个时候我们迫切需要让神经网络的推理效率变的更快,精度尽量不会有损失,这个时候剪枝、蒸馏和量化是我们不二的选择。 一、剪枝 神经网络中的剪枝操作指的是在已经训练好的神经网络中,移除一些不必要的连接或节点,以...
1.量化感知训练:在FP32训练时插入伪量化节点,模拟量化噪声,更新30%训练周期 2.稀疏诱导训练:在注意力权重上施加L1正则化,系数从0.01线性增加到0.1 3.混合剪枝:先移除贡献度最低的20%注意力头,再对剩余参数进行50%非结构化剪枝 效果评估 对比ResNet50中的自注意力模块优化效果:原始模型参数量25M,计算量4.3GFLOPs...