文件名称：dmcp
文件大小：135KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-10 03:45:58
Python
DMCP：用于神经网络的可区分马尔可夫信道修剪（CVPR 2020口头） 郭绍鹏，王玉杰，李全权，严俊杰。 我们的论文 该存储库由Zeren Chen在SenseTime Research实习时实现。 介绍 我们提出了一种可区分的信道修剪方法，称为可区分马尔可夫信道修剪（DMCP）。通道修剪被建模为马尔可夫过程，以消除直接建模中重复的解（例如，独立的伯努利变量）。有关更多详细信息，请参见我们的论文。 要求 该代码已经过python 3.6，pytorch 1.1和cuda 9.0的测试。其他要求可以通过以下方式安装： pip install -r requirements.txt 用法 python main.py --mode < M> --data < D> --config < C> --flops < F> [--chcfg < H> ] -M, --mode, run
【文件预览】：
dmcp-master
----utils()
--------distributed.py(3KB)
--------meter.py(4KB)
--------data.py(3KB)
--------__init__.py(23B)
--------lr_scheduler.py(2KB)
--------tools.py(9KB)
--------loss_fn.py(2KB)
----models()
--------dmcp()
--------__init__.py(23B)
--------adaptive()
--------slimmable()
----runner()
--------normal_runner.py(9KB)
--------__init__.py(151B)
--------us_runner.py(11KB)
--------dmcp_runner.py(9KB)
----main.py(2KB)
----requirements.txt(64B)
----config()
--------mbv2()
--------res18()
--------res50()
----LICENSE(18KB)
----assets()
--------dmcp.png(97KB)
----README.md(4KB)
----.gitignore(126B)