Distiller 为 PyTorch 环境提供原型和分析压缩算法，例如产生稀疏性张量的方法和低精度运算等。...此外，即使我们使用前面几种紧凑的小模型，我们同样可以使用压缩算法进一步减少计算资源的需求。...总体而言，绝大多数压缩方法在于将巨大的预训练模型转化为一个精简的小模型，且常用的方法有低秩近似、神经元级别的剪枝、卷积核级别的剪枝、参数量化及知识蒸馏等。...Intel 已经通过 Jupyter Notebook 介绍并展示如何从网络模型和压缩过程中访问统计信息。...此外，我们也可以在官方 PyTorch 深度预训练模型上使用这些压缩算法，以降低计算资源的需求。
但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。...三、目前方法 从数据，模型和硬件多维度的层面来分析，压缩和加速模型的方法 1、压缩已有的网络，包含：张量分解，模型剪枝，模型量化；（针对既有模型） 1.1、张量分解 定义：将网络权值当满秩矩阵，...优点：适合模型压缩 缺点：实现并不容易，涉及计算成本高昂的分解操作，且需要大量的重新训练来达到收敛。 对于二维矩阵运算，SVD是个好方法。...[2016,DETTMERS]8-bit approximations for parallelism in deep learning：开发并测试8bit近似算法，将32bit的梯度和激活值压缩到8bit...with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 将3x3卷积核替换为1x1卷积核（1个1x1卷积核的参数是3x3卷积核参数的1/9，这一改动理论上可以将模型尺寸压缩
同时，文章还讨论了数据传输中的安全性问题，提出了不依赖加密算法的数据传输安全方案目录模型压缩技术权重剪枝：量化技术：知识蒸馏：低秩分解：一、权重剪枝二、量化技术三、知识蒸馏四、低秩分解模型压缩技术权重剪枝...知识蒸馏：描述：通过从大模型（教师模型）中提取知识并传递给小模型（学生模型），以实现模型压缩和性能提升。...举例说明：假设我们有一个复杂且准确的大模型（教师模型），但我们希望将其压缩为一个更简单、更轻量的小模型（学生模型）。...举例说明：假设我们有一个复杂且准确的大模型作为教师模型，但我们希望将其压缩为一个更简单、更轻量的小模型作为学生模型。通过知识蒸馏技术，我们可以让教师模型对学生模型进行“教学”。...权重剪枝、量化技术、知识蒸馏和低秩分解都是现今流行的模型压缩技术。它们通过不同的方式来实现模型的压缩和加速，从而满足实际应用中的需求。
本文为52CV群友666dzy666投稿，介绍了他最近开源的PyTorch模型压缩库，该库开源不到20天已经收获 219 颗星，是最近值得关注的模型压缩开源库。 ?...复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因。...所以，卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，深度学习模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一” 项目简介： 基于pytorch实现模型压缩 1、量化...剪枝后仍保证分组卷积结构） 5、batch normalization的融合及融合前后model对比测试：普通融合（BN层参数 —> conv的权重w和偏置b）、针对特征A二值的融合（BN层参数 —> conv的偏置b) 模型压缩数据结果对比...后续计划 1、Nvidia、Google的INT8量化方案 2、对常用检测模型做压缩 3、部署（1、针对4bits/三值/二值等的量化卷积；2、终端DL框架（如MNN，NCNN，TensorRT等））
模型压缩 模型压缩的目的是在不牺牲性能的情况下减少机器学习模型的大小。这适用于大型神经网络，因为它们常常过度参数化(即由冗余的计算单元组成)。...模型压缩技术的范围很广，主要有3大类： 量化ーー用较低精度的数据类型表示模型 修剪ーー从模型中删除不必要的组件 知识蒸馏ーー用大模型训练小模型 这些方法是相互独立的。...实验：用知识蒸馏 + 量化压缩文本分类器 作为一个实验，我们将压缩一个100M 参数模型，该模型将 URL 分类为安全还是不安全(即是否是钓鱼网站)。...首先利用知识精馏将100M 参数模型压缩为50M 参数模型。然后，使用4位量化，进一步减少了3倍的内存占用，导致最终的模型是原始模型的1/8。 5.1 环境构建 我们首先导入一些需要使用的库。...这一点很重要，因为模型期望以特定的方式表示输入文本。 在这里，基于每批最长的示例填充，允许将批次表示为 PyTorch 张量。
Introduction 预训练后的深度神经网络模型往往存在着严重的 过参数化 问题，其中只有约5%的参数子集是真正有用的。为此，对模型进行 时间 和 空间 上的压缩，便谓之曰“模型压缩” 。...模型压缩技术包括 前端压缩 和 后端压缩 这两部分。...对比 前端压缩 后端压缩 实现难度 较简单 较难 可逆否 可逆 不可逆 成熟运用 剪枝 低秩近似、参数量化 待发展运用 知识蒸馏 二值网络 前端压缩 不会改变原始网络结构的压缩技术。 1....后端压缩 会大程度上改变原始网络结构的压缩技术，且不可逆。 1. 低秩近似 使用结构化矩阵来进行低秩分解。 优点： 该方法在中小型网络模型上效果不错。 缺点： 在大型网络模型上玩不转。 2....---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册 [2] 深度压缩之蒸馏模型
前言最近用Real-ESRGAN的时候遇到了个问题，别人预训练的模型都是Pytorch的.pth格式的模型，但NCNN打包的ESRGAN只能使用.param和.bin的NCNN模型，有没有办法转换chaiNNer...此时进入就不会提示安装Python了，因为我们只做模型转换，ffmpeg的功能暂时用不上，他也会下载ffmpeg，就只能耐心等了，报错不用理，一样能够进入软件安装依赖使用内嵌Python点这里打开需要下载...Pytorch和NCNN可以展开查看具体版本，然后在软件内安装（一样不经过代理，所以建议本地安装）使用系统Python还是按照上面的方法，打开依赖的面板，然后自己的电脑手动安装pip install 包名...==版本号完成之后需要设置使用系统Python（需要设置环境变量，如果没有需要设置python路径）使用GPU转换在左侧面板，Search搜索Load Model，选择Pytorch里面的，拖入工作流然后选择转换器...Convert to NCNN，连起来最后保存为NCNN模型（Save Model，选择NCNN里面的）第一步选择.pth的模型，最后一步设置保存的目录和名称最后点击上面的运行，很快就转换完成了
其实只是模型的话还是很好弄的，按照别人的模型，舔砖加瓦。...torch.nn.functional.normalize(X) # L2 normalization 3、多卡同步BN 当使用 torch.nn.DataParallel 将代码运行在多张 GPU 卡上时，PyTorch...model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层，而 model.children() 只会遍历模型下的一层。...# 取模型中的前两层 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:2] # 如果希望提取出模型中的所有卷积层，可以像下面这样操作： for layer...注意如果保存的模型是 torch.nn.DataParallel，则当前的模型也需要是 model.load_state_dict(torch.load('model.pth'), strict=False
线性模型 一般流程 准备数据集（训练集，开发集，测试集） 选择模型（泛化能力，防止过拟合） 训练模型 测试模型 例子 学生每周学习时间与期末得分的关系 x(hours) y(points) 1 2 2...设计模型 观察数据分布可得应采用线性模型: \hat y = x * w + b 其中 \hat y 为预测值，不妨简化一下模型为: \hat y = x* w 我们的目的就是得到一个尽可能好的...使模型的预测值越 接近 真实值，因此我们需要一个衡量接近程度的指标 loss，可用绝对值或差的平方表示单 g 个样本预测的损失为(Training Loss)： loos = (\hat y - y...因此，对于多样本预测的平均损失函数为(Mean Square Error)： MSE = \frac{\sum_{i=0}^{n}(\hat y_i - y_i)^2}{n} # 定义模型函数 def...np import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据集 x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0] # 定义模型函数
保存模型总体来说有两种： 第一种：保存训练的模型，之后我们可以继续训练 （1）保存模型 state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict...(), 'epoch': epoch } torch.save(state, path) model.state_dict()：模型参数 optimizer.state_dict()：优化器 epoch...：保存epoch，为了可以接着训练 （2）恢复模型 checkpoint = torch.load(path) model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict...(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint['epoch']+1 第二种：保存测试的模型，一般保存准确率最高的 （1）保存模型 这时我们只需要保存模型参数就行了...torch.save(model.state_dict, path) （2）恢复模型 model.load_state_dict(torch.load(path))
__version__ Out[1]: '1.0.0' Fine tuning 模型微调 在前面的介绍卷积神经网络的时候，说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型，那么这些预训练好的模型是用来做什么的呢...PyTorch里面提供的经典的网络模型都是官方通过Imagenet的数据集与训练好的数据，如果我们的数据训练数据不够，这些数据是可以作为基础模型来使用的。 为什么要微调 1....前人花很大精力训练出来的模型在大概率上会比你自己从零开始搭的模型要强悍，没有必要重复造轮子。...新数据集比较小和原始数据集合差异性比较大，如果上面方法还是不行的化那么最好是重新训练，只将预训练的模型作为一个新模型初始化的数据 4....固定层的向量导出 PyTorch论坛中说到可以使用自己手动实现模型中的forward参数，这样看起来是很简便的，但是这样处理起来很麻烦，不建议这样使用。
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载...此时拟合目标就变为F(x)，F(x)就是残差： [在这里插入图片描述] * 训练模型 def evalute(model, loader): model.eval() correct...pytorch保存模型的方式有两种： 第一种：将整个网络都都保存下来 第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object..., 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有
https://arxiv.org/abs/1703.01467 传统的图像和视频压缩算法要依赖手动调整的编码器／解码器对（多媒体数字信号编解码器，codec)，缺乏适应性，对被压缩的数据也不可知。...在这篇论文中，我们描述了生成式压缩的概念，也就是数据的压缩使用生成式模型。我们也表明这是一个值得追随的方向，可在图像和视频数据上取得更准确的、视觉上更享受的高压缩重建。...我们也证明，相比于传统的变长度编码方案，生成式压缩在比特误码率上有更大的复原力（例如，从有噪声的无线通信频道）。
节选自《白话人工智能与大数据》 在NIN的思路和减小卷积核尺寸的思路驱使下，就有人开始研究新的网络模型，并把它们成功应用于移动设备中了，MobileNet和SqueezeNet就是其中的典型代表。...上面这个图表表示了一个SqueezeNet网络中，在Pruning后的模型尺寸对比。...这7模型分别是原生的AlexNet（作为Baseline）、SVD分解过的AlexNet、做过剪枝的AlexNet、做过Deep Compression的AlexNet（就是咱们在量化那一节讲过的多种方法结合的手段...后面看到的就是压缩比例和准确率的描述了。最下面的这个DeepCompression SqueezeNet比起AlexNet，压缩率达到了1:510，可以说非常高了，仅有0.47MB大小。...毫无疑问，这样小的模型无论是在移动设备上长期使用，还是放到服务器上去执行高频任务都是有着非常好的效果的。它为深度学习在更多领域的应用和更广泛的物理空间去使用提供了可能，也带来了更多的启示与鼓励。
方法一(推荐)：第一种方法也是官方推荐的方法，只保存和恢复模型中的参数。...the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))使用这种方法，我们需要自己导入模型的结构信息...方法二：使用这种方法，将会保存模型的参数和结构信息。...state_dict'])print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})".format(args.evaluate, checkpoint['epoch']))获取模型中某些层的参数对于恢复的模型
PyTorch提供了两种主要的方法来保存和加载模型，分别是直接序列化模型对象和存储模型的网络参数。...二、直接序列化模型对象 直接序列化模型对象：方法使用torch.save()函数将整个模型对象保存为一个文件，然后使用torch.load()函数将其加载回内存。...state_dict），然后尝试在一个没有 GPU 的环境中加载该模型时，会引发错误，因为 PyTorch 期望在相同的设备上执行操作。...为了解决这个问题，你可以在没有 GPU 的机器上保存整个模型（而不是仅保存 state_dict），这样 PyTorch 会将权重数据移动到 CPU 上，并且在加载时不会引发错误。...(), lr=0.01) 创建一个Adam优化器对象，在PyTorch中，优化器用于更新模型的参数以最小化损失函数。
://github.com/xy-guo/MVSNet_pytorch）模型进行加速，以实现效率的提升。...目前常用的深度学习模型加速的方法是：将pytorch/tensorflow等表示的模型转化为TensorRT表示的模型。 pytorch和tensorflow我们了解，那么TensorRT是什么呢？...利用 TensorRT Model 进行模型的 Inference。 注意：由于我只进行了 Pytorch -> TensorRT 模型的转换。...https://github.com/xy-guo/MVSNet_pytorch 是一个直接将 Pytorch 模型转换为 TensorRT 模型的库，但是不能保证所有的模型的都能转换成功，比如本文所转换的...这条路是使用最广泛的，首先将 Pytorch 模型转换为 ONNX 表示的模型；再将 ONNX 表示的模型转换为 TensorRT 表示的模型。这个方法也是本文重点介绍的方法。
在机器学习和深度学习的世界中，线性回归模型是一种基础且广泛使用的算法，简单易于理解，但功能强大，可以作为更复杂模型的基础。...使用PyTorch实现线性回归模型不仅可以帮助初学者理解模型的基本概念，还可以为进一步探索更复杂的模型打下坚实的基础。...⚔️ 在接下来的教程中，我们将详细讨论如何使用PyTorch来实现线性回归模型，包括代码实现、参数调整以及模型优化等方面的内容~ 我们接下来使用Pytorch的API来手动构建一个线性回归的假设函数损失函数及优化方法...熟悉流程之后我们再学习如何使用PyTorch的API来自动训练模型~ import torch from sklearn.datasets import make_regression import matplotlib.pyplot...接下来我们看一下PyTorch的相关API的自动训练： 模型定义方法 使用 PyTorch 的 nn.MSELoss() 代替自定义的平方损失函数 使用 PyTorch 的 data.DataLoader
最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...x= self.fc_3(x) return x 激活函数 常见的激活函数包括 sigmoid，relu，以及softmax Sigmoid sigmoid是早期的激活函数 将所有值压缩到...FC层过多，容易对其中某条路径产生依赖，从而使得某些参数未能训练起来 为了防止上述问题，在 FC层之间通常还会加入随机失活功能，也就是Dropout层 它通过在训练过程中随机失活一部分神经元，从而增强模型的泛化能力...self.softmax ( self.fc_3(x)) return x 全连接网络处理二维图像 使用全连接网络处理二维图像信息，当二维特征（Feature Map）转为一维特征时，需要从高维压缩成一维
PyTorch 模型的剪枝操作可以通过torch.nn.utils.prune 工具实现。...04 蒸馏 量化和剪枝是最常用的模型压缩方法，有成熟的配套工具，但为了保证一定精度，其压缩比一般较小，还不足以让BERT 在移动设备的芯片上运行。...蒸馏已经成为压缩模型的主流方法之一，可以与量化和剪枝叠加使用，达到可观的压缩比。...总体而言，MobileBERT 作为任务无关的BERT 压缩模型，压缩比高达10 倍，配合量化可以达到40 倍，最关键的是其在多数文本理解任务上的性能与 相当。...05 结构无损压缩 除了常见的量化、剪枝和蒸馏，还有一些与模型结构强依赖的压缩方法，这些方法不会更改模型的结构，故归为结构无损的压缩方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
