【文件属性】：
文件名称：shrinkbench:PyTorch库可促进神经网络修剪方法的开发和标准化评估
文件大小：261KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-09 08:41:02
Python
收缩台
开源PyTorch库可促进神经网络修剪方法的开发和标准化评估。
纸
此回购包含论文中的分析和基准测试结果。 。
安装
首先，安装依赖项，此仓库依赖
PyTorch
Torchvision
NumPy
Pandas
Matplotlib
安装依赖项
# Create a python virtualenv or conda env as necessary
# With conda
conda install numpy matplotlib pandas
conda install pytorch torchvision -c pytorch
# With pip
pip install numpy matplotlib pandas torch torchvision
然后，要安装模块本身，您只需克隆存储库并将其父路径添加到您的PYTHONPATH 。例如：
git c
【文件预览】：
shrinkbench-master
----experiment()
--------train.py(7KB)
--------prune.py(3KB)
--------base.py(4KB)
--------__init__.py(103B)
----plot()
--------data.py(2KB)
--------__init__.py(4KB)
--------plot.py(3KB)
----models()
--------cifar_vgg.py(3KB)
--------cifar_resnet.py(6KB)
--------__init__.py(1KB)
--------mnistnet.py(2KB)
--------head.py(4KB)
----metrics()
--------size.py(862B)
--------__init__.py(798B)
--------abstract_flops.py(3KB)
--------accuracy.py(2KB)
--------memory.py(2KB)
--------flops.py(2KB)
----scripts()
--------prune.py(2KB)
----jupyter()
--------experiment_tutorial.ipynb(168KB)
----requirements.txt(49B)
----analysis()
--------requirements.txt(126B)
--------assets()
--------README.md(541B)
--------python()
----datasets()
--------datasets.py(5KB)
--------__init__.py(262B)
--------README.md(2KB)
--------places365.py(811B)
----strategies()
--------channel.py(3KB)
--------utils.py(4KB)
--------__init__.py(47B)
--------magnitude.py(3KB)
--------random.py(592B)
----pruning()
--------mask.py(3KB)
--------utils.py(5KB)
--------__init__.py(426B)
--------modules.py(6KB)
--------abstract.py(4KB)
--------mixin.py(2KB)
--------vision.py(1KB)
----util()
--------automap.py(897B)
--------color.py(4KB)
--------__init__.py(155B)
--------csvlogger.py(1KB)
--------online.py(5KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(3KB)
----.gitignore(1KB)