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开源 | Intel发布神经网络压缩库Distiller:快速利用前沿算法压缩PyTorch模型

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。

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模型压缩

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

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PyTorch 深度学习模型压缩开源库(含量化、剪枝、轻量化结构、BN融合)

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))

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深度学习: 模型压缩

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

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Pytorch基础】线性模型

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

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PyTorch模型微调实例

__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。

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【colab pytorch】保存模型

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))

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PyTorch 实战(模型训练、模型加载、模型测试)

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

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深度学习模型压缩SqueezeNet

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。

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模型压缩 | 知识蒸馏经典解读

作者 | 小小@字节跳动 整理 | NewBeeNLP 写在前面 知识蒸馏是一种模型压缩方法,是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法,由于其简单,有效,在工业界被广泛应用。...在实验中,效果最好的模型往往规模很大,甚至由多个模型集成得到。...因此,模型压缩(在保证性能的前提下减少模型的参数量)成为了一个重要的问题。而「模型蒸馏」属于模型压缩的一种方法。...知识蒸馏的过程分为2个阶段: 原始模型训练: 训练”Teacher模型”, 简称为Net-T,它的特点是模型相对复杂,也可以由多个分别训练的模型集成而成。...所以可以适当忽略掉一些负标签的信息) 本文参考资料 [1] Distilling the Knowledge in a Neural Network: https://arxiv.org/abs/1503.02531 [2] 深度压缩之蒸馏模型

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模型压缩:量化、剪枝和蒸馏

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。

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加速BERT模型:从架构优化、模型压缩模型蒸馏

这在神经网络中并不陌生,其他领域(例如计算机视觉)以前也有相同的问题,并且已经开发了几种压缩和加速神经网络模型的方法。...当然也可以采用其他优化,例如从学习率和策略、预热步数,较大的批处理大小等; 模型压缩:通常使用量化和修剪来完成,从而能够在架构不变(或者大部分架构不变)的情况下减少计算总量; 模型蒸馏:训练一个较小的模型...在这个研究中,作者甚至降低到 2-bit 的超低精度量化,但其性能相比于基线却没有显著下降(仅下降 2.3%),而对应的模型参数压缩率最高可以达 13 倍,嵌入表压缩率和激活的最高都为 4 倍。...3、蒸馏 另一个有趣的模型压缩方法是蒸馏,这是一种将大型「teacher」网络的知识转移到较小的「student」网络的技术,训练学生网络来模仿教师网络的行为。 ?...该方法能够将 BERT-base 模型压缩 60 倍以上,而下游任务指标只有很小的下降,从而使得语言模型占用的空间只有不到 7MB。 ? ?

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模型压缩和优化板块上线

1 模型优化与压缩 模型优化与压缩涉及到紧凑模型的设计,量化与剪枝以及相关的工业界使用技巧共3个大方向。最近会集中上线一些内容,已有内容欢迎大家预览。...Deep Compression是一个模型量化和压缩框架, 包含剪枝(pruning), 量化(trained quantization)和编码(Huffman coding)三个步骤。...作者/编辑 言有三 Deep Compression综合应用了剪枝、量化、编码三个步骤来进行模型压缩,是2016 ICLR最佳论文。...在卷积层和全连接层的量化阶数分别为8/5,8/4的配置下,模型性能几乎无损,验证了这是一种非常优异的模型压缩技巧。 [1] Han S, Mao H, Dally W J....作者/编辑 言有三 模型压缩有许多的方法,比如使用小卷积,多尺度,去除全连接层,瓶颈结构等思路设计紧凑的网络,也有对权重进行量化剪枝等方法,而DeepRebirth则采用了另外一种思路,即将Non-tensor

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我们真的需要模型压缩吗?

模型压缩是边缘设备部署的常用技术。可是为什么要压缩模型呢?模型压缩说明参数过量,那为什么不从头开始训练一个合适参数量的模型呢?以及我们可以通过使用更聪明的优化方法来直接减少参数吗?请看下面分解。...Gordon 编译:McGL 模型压缩是一种缩小训练好的神经网络的技术。压缩模型的执行方式通常与原始模型相似,只使用了一小部分计算资源。然而,在很多应用中的瓶颈是训练压缩之前的原来的大型神经网络。...在这篇文章中,我们将探索从头开始训练小模型所遇到的障碍。并讨论为什么模型压缩可行,以及两种高效内存训练方法: 过参数化边界和更好的优化方法,这些方法可以减少或消除事后模型压缩的需要。...我相信这种模式可能会在其它类型的模型压缩中重复出现。...未来方向 我们真的需要模型压缩吗?这篇文章的标题有些挑衅,但这个idea并不是: 通过收紧过度参数化的边界和改进我们的优化方法,我们可以减少或消除事后模型压缩的需要。

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