文件名称：fasterai1:更快的AI
文件大小：56KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-30 13:11:47
compression deep-learning pytorch pruning fastai
Fastai FasterAI：使用FastAI库制作更小，更快的模型的存储库。 Fasterai现在于fastai 2.0中！ 它允许您使用以下技术： 知识提炼 修剪 批量归一化折叠 矩阵分解 用法： 知识提炼 用作回调，以使学生模型在教师模型生成的软标签上进行训练。 KnowledgeDistillation(student:Learner, teacher:Learner) 您只需要给回调函数您的学生学习者和您的老师学习者。 在后台，fastai将使用知识蒸馏来制作模型火车 稀疏网络 用作回调，将最低标准参数迭代地替换为零。 此更多信息 SparsifyCallback(learn, sparsity, granularity, method, criteria, sched_func) 稀疏度：您要在网络中稀疏度的百分比 粒度：要对稀疏度进行操作的粒度（当前支持： we
【文件预览】：
fasterai1-master
----fasterai()
--------fc_decomposer.py(2KB)
--------bn_folder.py(2KB)
--------pruner.py(6KB)
--------sparsifier.py(10KB)
--------utils.py(642B)
--------__init__.py(41B)
--------resnet()
--------distillation.py(855B)
----.vscode()
--------settings.json(70B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(4KB)
----example notebooks()
--------Filter Pruning Example.ipynb(14KB)
--------test.ipynb(57KB)
--------Knowledge Distillation.ipynb(39KB)
--------BN Folding example.ipynb(52KB)
--------Sparsifying Example.ipynb(15KB)
----.gitignore(48B)