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
就有这么一种基于生成式对抗网络（GAN）的极度图像压缩框架，经它之手的图像虽然体积被压缩不少，但分辨率着实感人。和同类框架相比，它的效果尤为惊艳。 ?...△ 作者团队 好消息是，近日，Github网友Justin-Tan用TensorFlow实现了这项研究，我们一起看看这个爆火的压缩大法实现~ 实现用法及结果 实现的第一步得准备工具，也是就是TensorFlow...TensorFlow 1.8地址： https://github.com/tensorflow/tensorflow 在batch size是1的情况下训练，每经过一定的步数中 (默认值为128)，重建的样例...这些全局压缩的图像来自于Cityscapes中leftImg8bit数据集，总体来看，效果还比较好。 ?...实现细节/扩展 你可以在下找到预训练模型，它在C=8的channel bottleneck和多规格鉴别器损失进行全局压缩。这个模型已经用Cityscapes中的leftIma8bit训练了64次。
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。
.load() 只能加载.npy文件，.restore() 只能加载 ckpt（checkpoint）文件。
---- 导入常见的模块 我们的第一步是导入模块: os 及zipfile 可以帮助我们评估模型的大小 tensorflow_model_optimization用于模型剪枝 load_model...加载保存的模型 当然还有tensorflow 和keras 最后，初始化 TensorBoard，这样我们就能将模型可视化: import os import zipfile import tensorflow...as tf import tensorflow_model_optimization as tfmot from tensorflow.keras.models import load_model from...模型变得稀疏，因此更容易压缩。稀疏模型也使推断更快，因为零可以跳过。 预定的参数是剪枝策略、块大小和池块类型。...mwitiderrick/Pruning-in-TensorFlowmwitiderrick/Pruning-in-TensorFlow 8-Bit Quantization and TensorFlow
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)。...模型压缩的主要好处是降低推理成本，这意味着大模型(即在本地笔记本电脑上运行 LLM)的更广泛使用，人工智能与消费产品的低成本集成，以及支持用户隐私和安全的设备上推理。...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。
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
前面介绍了模型的保存： [L1]TensorFlow模型持久化~模型保存 通过TensorFlow提供tf.train.Saver类提供的save函数保存模型，生成对应的四个文件，因为TensorFlow...1.模型载入 由于保存模型的时候TensorFlow将计算图的结构以及计算图上的变量参数值分开保存。所以加载模型我从计算图的结构和计算图上的变量参数值分别考虑。...仅加载模型中保存的变量 在[L1]TensorFlow模型持久化~模型保存中我们也提到了，add_model.ckpt.data-00000-of-00001文件是保存TensorFlow当前变量值，而...对于加载模型的操作TensorFlow也提供了很方便的函数调用，我们还记得保存模型时候将计算图保存到.meta后缀的文件中。那此时只需要加载这个文件即可： ?...有人会说在[L1]TensorFlow模型持久化~模型保存中不是说add_model.ckpt.meta文件保存了TensorFlow计算图的结构吗？
下面简单介绍通过tensorflow程序来持久化一个训练好的模型，并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型。简单来说就是模型的保存以及载入。...1 模型保存 下面用一个简单的例子来说明如何通过tensorflow提供的tf.train.Saver类载入模型： import tensorflow as tf #声明两个变量并计算他们的和 a...其实加不加都可以的，但是最好是还加上，因为Tensorflow模型一般都是保存在以.ckpt后缀结尾的文件中； 在代码中我们指定了一个目录文件，但是目录下会出现4个文件，那是因为TensorFlow会把计算图的结构和图上变量参数取值分别保存...当某个保存的TensorFlow模型文件被删除时，这个模型所对应的文件名也会从checkpoint文件中删除。这个文件是可以直接以文本格式打开的： ?...保存了一个新的模型，但是checkpoint文件只有一个 上面的程序默认情况下，保存了TensorFlow计算图上定义的全部变量，但有时可能只需要保存部分变量，此时保存模型的时候就需要为tf.train.Saver
参考文献Tensorflow 实战 Google 深度学习框架[1]实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow 常用保存模型方法 import tensorflow...tf.train.Saver() # 创建保存器 with tf.Session() as sess: saver.save(sess,"/path/model.ckpt") #保存模型到相应...ckpt文件 saver.restore(sess,"/path/model.ckpt") #从相应ckpt文件中恢复模型变量 使用 tf.train.Saver 会保存运行 Tensorflow...比如在测试或离线预测时，只需要知道如何从神经网络的输入层经过前向传播计算得到输出层即可，而不需要类似的变量初始化，模型保存等辅助节点的信息。...output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, graph_def, ['add']) # 将导出的模型存入文件中
1 模型转换 1.1安装模型转换工具 打开conda控制台，创建虚拟环境vino： conda create -n vino python=3.6 创建完成后，执行activate vino。...> pip install -r requirements_tf.txt 1.2 模型转换 以MobileNet为例，前往https://github.com/tensorflow/models/blob...] 其中bin文件是模型参数，xml文件是网络结构，mapping文件是模型转换前后计算节点映射关系。...注意，如果转换过程中出错了，可以尝试卸载Tenorflow，可能是因为Tensorflow版本问题，改为Tensorflow1.14-cpu版本，笔者这边使用1.14-cpu版本没有问题。...2 VS2017运行 2.1 环境配置 主要用到OpenVINO和OpenCV环境，OpenCV用于读取图片，OpenVINO用于运行模型。
转载请说明出处：TensorFlow (1) - 线性模型 原作者：Magnus Erik Hvass Pedersen / GitHub / Videos on YouTube 需要导入的包 import...TensorFlow计算图 TensorFlow 使用计算图模型来构建神经网络。其主要流程是先建立好整个网络的计算图模型，然后再导入数据进行计算。...一个 TensorFlow 计算图包含以下几个部分： Placeholder: 占位符，用来读取用户输入与输出； Variable: 模型的变量，也称为参数，在计算过程中逐步优化...Variable 变量 变量是模型的参数，这些参数在模型的计算过程中会被逐步的优化，以使得模型在训练集上有更好的表现。...不同的是 Numpy 的计算是实时的，而 TensorFlow 只有在运行计算图时才会返回结果。 Cost Function 代价函数 代价函数用来评估模型的错误率。
Tensorflow滑动平均模型tf.train.ExponentialMovingAverage解析 移动平均法相关知识 原文链接 移动平均法又称滑动平均法、滑动平均模型法（Moving average...tf.train.ExponentialMovingAverage 函数定义 tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型，他使用指数衰减来计算变量的移动平均值...=False, name="ExponentialMovingAverage"): decay是衰减率在创建ExponentialMovingAverage对象时，需指定衰减率（decay），用于控制模型的更新速度...decay设置为接近1的值比较合理，通常为：0.999,0.9999等 示例代码 import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32
模型保存 from tensorflow import graph_util graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def() # variable.../saved_model.pb', mode='wb') as f: f.write(constant_graph.SerializeToString()) 模型加载 graph = tf.get_default_graph
上一篇我介绍了Tensorflow如何数据并行多GPU处理。这一篇我会说一说如何来调试Tensorflow模型。...与普通Python代码相比，由于Tensorflow的符号特性，使得调试Tensorflow代码变得相对困难。我在这里介绍一些Tensorflow中包含的调试工具，它们使调试变得更加容易。...当使用Tensorflow时，最常见的错误可能是将错误大小张量传递给操作运算。...3、使用tf.compute_gradient_error 并非Tensorflow中的所有操作都带有梯度，我们会在无意中很容易用Tensorflow构建无法计算梯度的图。...4、其它 Tensorflow总结和tfdbg（Tensorflow调试器）是可用于调试的其他工具。
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。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。...例如：通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。 通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行TensorFlow模型。...通过 tensorflow-serving 可以加载模型后提供网络接口API服务，通过任意编程语言发送网络请求都可以获取模型预测结果。...通过 tensorFlow for Java接口，可以在Java或者spark(scala)中调用tensorflow模型进行预测。...我们主要介绍tensorflow serving部署模型、使用spark(scala)调用tensorflow模型的方法 〇，tensorflow serving模型部署概述 使用 tensorflow
TensorFlow主要由三个模型构成：计算模型，数据模型，运行模型。本节主要介绍这三个模型的概念和应用。 1. TensorFlow系统架构 ? 2....再TensorFlow中，使用计算图定义计算，使用会话执行计算，整个过程以张量（Tensor）这个数据机构为基础。接下来主要介绍这三个模型：计算模型，数据模型，运行模型。 3....计算模型-计算图 3.1 概念 顾名思义，计算图的主要构成是节点和边，它是表达计算的一种方式。计算图中的每一个节点代表一个计算，而节点之间的边描述的是计算之间的依赖关系。...数据模型-张量 张量是TensorFlow中的数据结构，也就是管理数据的形式。可简单的理解为多维数组，其中零阶张量为标量，一阶便是向量，n阶则为n维数组。...运行模型-会话（session） TensorFlow通过计算图定义运算，通过会话管理运算。会话拥有并管理tensorflow程序运行时的所有资源。
以下代码来自于TensorFlowObjectDetectionAPIModel.java Android调用Tensorflow模型主要通过一个类：TensorFlowInferenceInterface...从代码可以看到，对于所有的operation对象都会有一个非空判断，因为这个op是和模型中训练时候生成的图对应的，获取实例的时候接口会去模型中查找这个节点，也就是这个op。...所以使用模型的时候，必须要知道这个模型的输入输出节点。...所以单纯地使用模型，我认为知道模型这几个节点就可以了。...这里推荐一篇文章TensorFlow固定图的权重并储存为Protocol Buffers 讲的是Tensorflow保存的模型中都由哪些东西组成的。
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