レコードでは、モデルのプルーニングと圧縮に NNI を使用します。 - コードワールド

レコードでは、モデルのプルーニングと圧縮に NNI を使用します。

開発 2023-09-06 00:02:17 訪問数: null

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転載: blog.csdn.net/qq_36276587/article/details/111589712

レコードでは、モデルのプルーニングと圧縮に NNI を使用します。

NNI モデルプルーニング圧縮の使用に関する詳細な記録

ノート - モデルのトレーニングは：モデルを使用して読んで保存します

Microsoft自動チューニングツール-NNI-インストールと使用法のチュートリアル

Pytorchは、ロードする前にトレーニングモデルの一部のパラメーターと、一部の凍結パラメーター（実際のプロジェクトコードで測定）をロードします。

nniを使用してnasを実現する（ニューラルネットワークアーキテクチャ検索）

Pytorch の移行学習では、猫と犬の分類を予測するためのモデルトレーニングに Resnet50 を使用します

自動機械学習フレームワークnniのケース使用

小さなCNNを直接トレーニングするのではなく、なぜモデルを圧縮するのですか？

pytorchは、すでに保存されているモデルファイルをロードし、それを別のネットワークの事前トレーニング済みウェイトとして使用します

新時代のプログラマーはすでに大規模なモデルを使用してコードを記述しています

OpenAI は、クローラープロトコルに準拠し、モデルのトレーニングに使用できる GPT4 のクローラーツール GPTBot を発表しました。

Vscode は、モデルのトレーニングと検出スクリプトのデバッグ時にパラメーターを構成します

人気のあるAutoMLツールであるNNI2.5の最新バージョンは、MicrosoftResearchAsiaによってオープンソース化されています。

（1）のKeras基本的な使用 - 、コンパイル、トレーニングモデルを作成します

glbモデル gltfモデルを圧縮し、glbモデルの詳細な全プロセスをダウンロードします

Pythonは、モデルを保存する簡単な方法です。joblibを使用してトレーニングモデルを保存します。

トラブルシューティングは難しいですか？ xpu_timer を使用すると、行き止まりのない大規模なモデルのトレーニングが可能になります。

Keras は過学習を防止します: モデルのトレーニングは早期に停止します

モバイル端末のRuoyi-Appによると、写真をアップロードし、compressorjsを使用して写真の圧縮を処理し、圧縮率を自動的に計算します

TF の DNN: Tensorflow フレームワークの浅いニューラルネットワークアルゴリズム (h5 モデルファイル/モデルパラメーター/json モデル構造/モデルのエクスポートと onnx ファイル形式でのロード) を使用したタイタニック号データセット (ワンホットエンコーディング) に基づいて、分類予測を実現します。アプリケーションの場合

JSは、パスフォトbase64エンコーディングに変わり、画像の圧縮、プレビュー機能を実装します

あなたは、テンプレートコンパイラが利用できないのVueの実行時のみのビルドを使用しています。レンダリング機能にテンプレートをプリコンパイル、またはコンパイラ付属のビルドを使用しますか。

Java を使用すると、複数のファイルをフォルダーに分割し、圧縮パッケージに圧縮してダウンロードできます。

QTはプロジェクトをリリースモードでビルドし、ブレークポイントデバッグを使用します

ゲートデコレータ：グローバルディープ畳み込みニューラルネットワークを加速するためのフィルターの剪定方法 - モデルの圧縮--1--学習ペーパー

bert を使用してモデルをトレーニングし、pb 形式に変換します

MiniGPT-4 を超えるモデルをトレーニングするには、200 サンプルのみを使用します。このデータピッカーは持つ価値があります

オープンソースのミドルウェアを使用する: クラウドコンピューティング環境のミドルウェアにはオープンソースフレームワークが採用されており、開発と展開の時間を短縮し、開発の効率と信頼性を向上させることができます。

dbnetを使用してバーコードとテキストをセグメント化します（コード+モデル）+知識の蒸留+テンソルト推論+バーコード分析にpyzbarとzxingを使用します

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