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回答
深度学习
模型
的结构化和非结构化
剪枝
、
、
我试图理解用于深度学习
模型
的结构化和非结构化
剪枝
技术:链接1和链接2。概括一下我所理解的,非结构化
剪枝
是基于重量
剪枝
,而结构化
剪枝
基本上是通过过滤器
剪枝
、通道
剪枝
和过滤器形状
剪枝
来完成的。那么,我的问题是,非结构化
剪枝
是只为CNN
模型
,而不能做,例如MLP
模型
,因为没有过滤器和渠道?
浏览 0
提问于2019-12-20
得票数 1
1
回答
如何保存Tf.contrib
模型
剪枝
?
、
、
、
我已经建立了一个
模型
,并且我能够成功地使用tf.cont肋骨的
模型
剪枝
模块,默认参数和稀疏度为90%,但问题是当我运行该
模型
时,它仍然需要与原始
模型
相同的执行时间,我的猜测是,tensorflow不是只运行被
剪枝
的版本,而是运行整个图的蒙面西部,这就是为什么即使在
剪枝
之后也没有改进。那么,如何导出具有子图和相应权重的
剪枝
模型
并使用它呢?
浏览 1
提问于2018-07-21
得票数 2
1
回答
Tensorflow: prune_low_magnitude后显示
模型
失败
、
、
、
、
是否有一种方法可以显示经过
剪枝
(prune_low_magnitude和tensorflow_model_optimization)后
模型
的失败次数的减少。我试着比较默认的
剪枝
模型
,但是我没有找到一种方法,即
剪枝
模型
有更少的失败,甚至
模型
的大小也减少了很多。我用试过了,但我认为它并没有忽略零权重。谢谢
浏览 10
提问于2021-12-19
得票数 1
1
回答
XGBoost
剪枝
步骤在做什么?
、
、
当我使用XGBoost来拟合一个
模型
时,它通常会显示一个消息列表,如"updater_prune.cc:74:树
剪枝
结束,1个根,6个额外节点,0
剪枝
节点,max_depth=5“。我找不到关于他们
剪枝
过程的描述。 注:我理解决策树
剪枝
过程,例如
剪枝
前和
剪枝
后。在这里,我对XGBoost的实际
剪枝
过程感到好奇。通常,
剪枝
需要一个验证数据,但是即使我没有提供任何验证数据,XGBoost也会执行
剪枝
。
浏览 0
提问于2018-10-05
得票数 6
1
回答
训练后使预测更快[增加预测的视频fps]
、
、
、
、
用mobilenetV3Large训练
模型
进行分割处理,但在预测时间内,其处理时间不太好。近似FPS: 3.95。cv2.destroyAllWindows()cap.stop()在进行float16量化后,将
模型
加载为tflite_model,然后将输入(图像)输入到
模型
中。
浏览 7
提问于2021-09-12
得票数 0
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1
回答
是否需要对使用TFMOT修剪的
模型
进行重新培训?
、
我正在尝试使用TFMOT (Tensorflow model Optimization ToolKit)修剪一个预先训练好的
模型
。是否有必要重新训练修剪后的
模型
以获得更小的gzip大小?如果不重新训练,
模型
gzip大小不会减小。
浏览 39
提问于2020-11-05
得票数 0
1
回答
为什么火炬
剪枝
不实际去除过滤器或重量?
、
、
我使用一种架构,并试图通过
剪枝
来稀疏它。我编写了
剪枝
函数,以下是其中之一: for module in model.modules
模型
的文件(model.pt)大小也一样。
模型
的“速度”在它之后仍然保持不变。我还尝试了全局
剪枝
和结构化L1
剪枝
,结果是一样的。那么,这如何有助于提高
模型
的性能时间呢?
浏览 5
提问于2021-09-24
得票数 1
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1
回答
为什么
剪枝
参数在tensorflow的tfmot中增加
、
、
、
、
我修剪了一个
模型
,并遇到了一个库TensorFlow
模型
优化,因此,最初,我们有 我在一个默认的数据集上训练了这个
模型
,它给了我96 %的准确率,这是很好的。然后,我将
模型
保存在JSON文件中,并将
模型
的权重保存在h5文件中,现在我将该
模型
加载到另一个脚本中,以便在应用
剪枝
和编译
模型
之后对其进行
剪枝
,得到了
模型
摘要。 虽然
模型
修剪得很好,参数也有了很大的减少,但是问题是为什么参数在应用修剪
浏览 5
提问于2021-02-07
得票数 5
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1
回答
在LSTM上
剪枝
增加型号尺寸?
、
、
、
、
我是应用
剪枝
使用的torch.nn.utils.prune在一个
模型
与低LSTM层。但是,当我保存state_dict的内容时,
模型
要比
剪枝
前大得多。我不知道为什么,就像我在
剪枝
前后打印出state_dict元素的大小一样,所有的内容都是相同的维度,并且在state_dict中没有其他元素。我的
剪枝
代码是非常标准的,我一定要调用prune.remove() torch.save(model.
浏览 2
提问于2021-04-07
得票数 1
1
回答
Tensorflow
模型
剪枝
为训练和验证损失提供“nan”
、
、
、
、
我试图修剪一个基本
模型
,它由VGG网络上的几个层组成。它还包含一个名为instance_normalization的用户定义层。为了成功地
剪枝
,我定义了该层的get_prunable_weights函数如下: def get_prunable_weights(self):我使用了以下函数,使用一个名为model的基本
模型
获得了要修剪的
模型
结构。'accuracy'])
浏览 4
提问于2021-08-17
得票数 0
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3
回答
学习:缺少决策树的
剪枝
、
、
为什么
剪枝
目前不支持在科学工具包-学习?我们如何调整决策树以找到解决办法?
浏览 0
提问于2017-12-28
得票数 3
回答已采纳
1
回答
我能用tensorflow keras
模型
优化工具包对keras预训练
模型
进行
剪枝
吗?
、
、
、
我有角星预训练
模型
(model.h5)。我想用tensorflow基于量值的
模型
,用Keras
剪枝
。在tensorflow基于量值的权值
剪枝
与Keras示例中,他们展示了如何处理tensorflow.keras
模型
.我想问的是,我能用他们的工具修剪我原来的角粒预训练
模型
吗?一种是在训练过程中逐层修剪
模型
,二是对整个
模型
进行
剪枝
。我尝试了第二种方法来修剪整个预先训练过的
模型
。下面是我的密码。在他们的重量修剪工具包中,有
浏览 0
提问于2019-05-31
得票数 4
1
回答
如何对训练好的目标检测
模型
进行
剪枝
?
、
、
、
您好,我已经使用tensorflow 1.14对象检测API训练了对象检测
模型
,我的
模型
运行良好。然而,我想减少/优化
模型
的参数,使其更轻。如何在训练好的
模型
上使用
剪枝
?
浏览 29
提问于2021-10-22
得票数 0
2
回答
xgboost中的访问训练与评估误差
、
、
我在里找不到 0.339925:0.410902列车-rmse:0.339925 09
浏览 4
提问于2016-02-04
得票数 6
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1
回答
火炬L1-规范
剪枝
是如何工作的?
、
、
这是我的
模型
的一个卷积层,我只显示了11个滤波器的权重(113x3带channel=1)。所以我想知道"TORCH.NN.UTILS.PRUNE.L1_UNSTRUCTURED“是如何工作的,因为修剪了最低的L1-范数单位,但据我所知,L1-范数
剪枝
是一种过滤
剪枝
方法,它
剪枝
整个过滤器,使用来细化最低的过滤器值以下是我的
剪枝
代码 (model.input_layer[0], 'weight'), (model.h
浏览 7
提问于2021-12-14
得票数 0
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2
回答
服务器模式下的VTP
剪枝
?
、
、
为什么VTP
剪枝
要求交换机处于服务器模式?任何洞察力都会有帮助。 谢谢。
浏览 0
提问于2014-05-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在Keras
模型
训练中,如何得到、编辑和设置梯度矩阵?
、
、
、
我正在创建一个稀疏的神经网络,如下图所述。Keras只提供一个密集的层,我们不能选择我们想要连接到前一层的神经元数量。为了使用Keras实现这一点,我尝试实现以下方法:2-带掩码矩阵的多重梯度矩阵使其稀疏我无法在Keras中找到梯度矩阵。我怎样才能得到它和更新它在时代?提前谢谢。请参阅附图。
浏览 5
提问于2022-05-24
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1
回答
rpart:是否需要培训数据?
、
我有一个问题来理解一些基本知识,所以我被一个回归树困住了。我用一棵分类树来检验环境参数对我测量的树木生长因子的影响。长话短说:先谢谢你!
浏览 1
提问于2017-10-28
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2
回答
快速量化无监督
模型
、
、
我试图用这个命令来量化快速文本中的无监督
模型
。model.quantize(input=train_data, qnorm=True, retrain=True, cutoff=200000) 有没有其他方法来量化无监督的
模型
?
浏览 3
提问于2020-08-11
得票数 2
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1
回答
用于创建和选择滑雪板中的叶节点的标准
叶节点的创建涉及到一些方法:
剪枝
后(建好树后砍掉树)和预
剪枝
(通过尝试和提前停止建树过程来防止过度拟合)。了解更多用于拆分的标准的细节,以便更好地理解并能够更多地定制这些
模型
,这将是非常有用的。
浏览 0
提问于2020-07-29
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